[发明专利]一种真实环境下的图像去噪方法

权利要求书

1.一种真实环境下的图像去噪方法，包括如下步骤：

(1)构建训练集，采集真实环境训练集，获取对应的无噪图像标签；

(2)训练噪声注意力网络；

(3)训练真实环境去噪网络。

2.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述的步骤(1)构建训练集为：在采集真实环境训练集中，对于一个固定场景视角，先拍一次获取噪声图像，之后不移动相机，连拍多次，并以噪声图像为参考图进行位置矫正，最后对多张图像进行平均融合，得到该噪声图像对应的无噪图像。

3.根据权利要求2所述的图像去噪方法，其特征在于，使用不同型号的相机与参数配置，在不同的场景下进行上述的采集，可获得步骤(1)中构建的训练集。

4.根据权利要求3所述的图像去噪方法，其特征在于，采用了4种品牌的相机，每个相机分别在10个场景下，且ISO取值范围为128～6.4K，共获得400对训练集。

5.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述的步骤(2)训练噪声注意力网络的目的是输入一张图像，输出一张同等大小的二值关注点预测图像。

6.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述的步骤(2)训练噪声注意力网络的网络结构是金字塔残差编码-解码网络；为了利用不同尺度信息，在网络的最后一层，分别使用了不同尺度的池化，最后再对池化后的特征图分别上采样到与输入图同尺寸的图像并平均融合，输出得到预测的关注点二值图像。

7.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述的步骤(3)训练去噪网络的输入是噪声图像与步骤(2)中预测得到的二值关注点图像，输出为去噪图像。

8.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述的步骤(3)训练去噪网络的网络结构是：第一层为卷积层+线性整流函数，第二层至倒数第二层为卷积层+批归一化+线性整流函数，最后一层为卷积层。