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申请/专利权人：北京航空航天大学
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261818A
主分类号：G06T5/70
分类号：G06T5/70;G06T5/50
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于语义指导的声呐图像去噪方法，包括：构建包括第一卷积层、RFA模块、GSE模块和输出卷积模块的去散斑噪声模型；获取多个声纳图像，并将声纳图像输入至第一卷积层，得到第一提取特征图；将第一提取特征图输入至RFA模块，得到增强特征图；将增强特征图和声纳图像分别输入至GSE模块，得到语义融合特征图；将语义融合特征图输入至输出卷积模块，得到去噪声纳图像；基于去噪声纳图像和声纳图像损失函数对去散斑噪声模型进行训练，得到训练好的去散斑噪声模型；将待处理声纳图像输入至训练好的去散斑噪声模型，得到对应的去噪声纳图像。同时克服了散斑噪声的空间相关性和减轻信息损失的问题，实现高质量的声呐图像去散斑效果。
主权项：1.一种基于语义指导的声呐图像去噪方法，其特征在于，包括：构建包括第一卷积层、RFA模块、GSE模块和输出卷积模块的去散斑噪声模型；获取多个声纳图像，并将所述声纳图像输入至所述第一卷积层，得到第一提取特征图；将所述第一提取特征图输入至所述RFA模块，得到增强特征图；将所述增强特征图和所述声纳图像分别输入至所述GSE模块，得到语义融合特征图；将所述语义融合特征图输入至所述输出卷积模块，得到去噪声纳图像；基于所述去噪声纳图像和声纳图像损失函数对所述去散斑噪声模型进行训练，得到训练好的去散斑噪声模型；将待处理声纳图像输入至所述训练好的去散斑噪声模型，得到对应的去噪声纳图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于语义指导的声呐图像去噪方法及系统
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