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申请/专利权人：苏州城市学院
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其是指一种轻量级基于学习模型单幅图形降噪方法及装置。本发明利用下采样模块将原始图像划分为下采样噪声图像数据集，并将原始图像经过图像降噪模型去噪后得到的初始降噪图像划分为下采样初始降噪图像数据集，将下采样噪声图像数据集经过图像降噪模型去噪后得到采样降噪图像数据集；基于下采样噪声图像子数据集、下采样初始降噪图像数据集和下采样降噪图像数据集构建图像降噪模型的损失函数，对图像降噪模型进行训练，使得图像降噪模型的训练不需要依赖大量标注过的特定类型的训练样本，仅利用单幅原始图像便能够实现对图像降噪模型的自适应训练，有效降低了图像降噪模型的训练成本，提高了图像降噪的效率。
主权项：1.一种轻量级基于学习模型单幅图形降噪方法，其特征在于，包括：构建下采样模块，所述下采样模块包括三对下采样器，每对下采样器的卷积核大小相同，分别为一个主对角线矩阵和一个副对角线矩阵，且满足，其中表示主对角线矩阵中第m行第m列的元素，表示副对角线矩阵中第m行第n-m+1列的元素，m=1,2,…,n，n为主对角线矩阵的阶数；各个下采样器分别对输入图像进行下采样操作，分别输出与各个下采样器对应的下采样子数据集；所有下采样器子数据集构成下采样数据集；将原始图像输入至下采样模块，输出下采样噪声图像数据集；基于残差神经网络构建图像降噪模型，将下采样噪声图像数据集输入至图像降噪模型中提取噪声，用下采样噪声图像数据集中的图像减去图像降噪模型对应提取的噪声，得到下采样降噪图像数据集；将原始图像输入至图像降噪模型中提取噪声，用原始图像减去图像降噪模型对应提取的噪声，得到初始降噪图像；将初始降噪图像输入至下采样模块，输出下采样初始降噪图像数据集；基于下采样噪声图像数据集、下采样降噪图像数据集和下采样初始降噪图像数据集构建图像降噪模型的损失函数，对图像降噪模型的网络参数进行优化，得到完成训练的图像降噪模型；将原始图像输入至完成训练的图像降噪模型，得到目标降噪图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州城市学院 一种轻量级基于学习模型单幅图形降噪方法及装置
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