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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种极低照度条件下的图像去噪方法及系统。通过黑箱和可控光源构建了光照强度分别为10‑1lux，10‑2lux，10‑3lux的数据集，首次实现了光照强度可量化的数据集构建，有效解决了现有开源低照度图像数据不足的问题。将DDPM应用于图像Raw域，充分利用了DDPM的优越去噪能力，进一步提高了光照强度为10‑3lux的图像数据去噪效果。为了提高低照度图像去噪质量，添加对抗网络，通过判别器提高DDPM的去噪能力。改变了DDPM前向过程的采样方式，在DDPM前向过程中引入下采样倍率，降低分辨率后再在DDPM逆向过程中恢复分辨率，这样在Raw域下不损失训练质量的前提下加快训练速度。在U‑net模型的编码层引入空间注意力模块，从而提高网络对关键信息的表达能力。
主权项：1.一种极低照度条件下的图像去噪方法，其特征在于，包括：构建不同光照强度数量级下的低照度图像数据集及对应基准图，划分训练集和测试集；将低照度图像训练集中的低质量图像和对应的基准图作为基于DDPM的低照度去噪网络模型的训练输入，得到去噪网络模型的权值参数，再在低照度图像测试集上测试，计算PSNR和SSIM指标评估模型，选取计算指标最好的去噪网络模型的权值参数作为结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种极低照度条件下的图像去噪方法及系统
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