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摘 要:本发明公开了一种多尺度互补学习的图像去噪方法及装置,方法包括:步骤1:图像预处理之后得到标准化的基层和细节层;步骤2:将细节层输入细节特征学习分支得到第一个图像细节特征;步骤3:将细节层输入噪声学习分支得到第二个图像细节特征;步骤4:融合两个分支学习得到的图像细节特征;步骤5:将最终的图像细节特征和基层相加得到去噪后的图像;步骤6:计算损失并迭代训练,重复步骤2至步骤5并保存最优去噪模型;步骤7:将测试图像输入保存好的去噪模型进行测试。当噪声水平越高时,去噪模型的去噪效果越好,使噪声的去除和细节的保留之间达到良好的平衡。同时只使用了细节层参与去噪模型训练,极大减少了计算量。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311832535.0 | 专利名称: | 一种多尺度互补学习的图像去噪方法及装置 |
申请日: | 2023-12-28 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/70搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-03-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117474797B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |