[发明专利]图像去噪方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理图像；

将所述待处理图像输入至图像去噪模型中，获取去噪后的图像；其中，所述图像去噪模型为结合U型网络、残差网络以及稠密网络形成的模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像去噪模型包括：依次连接的输入层、第一卷积层、至少一个稠密残差模块、稠密残差块、至少一个上采样模块、第二卷积层、第三卷积层以及输出层；

其中，所述输入层的输出端还与所述第三卷积层的输出端进行相减操作，相减操作后的结果输入至所述输出层的输入端；

所述第一卷积层的输出端还与所述第二卷积层的输出端进行相加操作，相加操作后的结果输入至所述第三卷积层的输入端；

所述稠密残差模块包括依次连接的第一稠密残差子模块以及卷积子模块，所述上采样模块包括依次连接的上采样子模块以及第二稠密残差子模块；所述第一稠密残差子模块的输出端还与所述上采样子模块的输入端进行相加操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一稠密残差子模块包括：依次连接的第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层以及第七卷积层；

其中，所述第四卷积层的输入端还与所述第七卷积层的输入端进行相加操作；

所述第五卷积层的输入端与所述第四卷积层的输入端进行融合操作；

所述第六卷积层的输入端与所述第四卷积层的输出端以及所述第四卷积层的输入端进行融合操作；

所述第七卷积层的输入端与所述第四卷积层的输入端、所述第五卷积层的输出端以及所述第四卷积层的输出端进行融合操作。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，将所述待处理图像输入至图像去噪模型中，获取去噪后的图像之前，所述方法还包括：

获取第一训练噪声图像以及对应的第一训练真值图像；

将所述第一训练噪声图像输入至初始图像去噪模型中，获取输出结果；

根据所述输出结果以及对应的第一训练真值图像，确定损失函数；

当所述损失函数大于预设阈值时，根据所述损失函数，调整所述初始图像去噪模型的网络结构以及网络参数，确定更新后的图像去噪模型，将所述更新后的图像去噪模型作为新的初始图像去噪模型，返回执行将所述第一训练噪声图像输入至初始图像去噪模型中，获取输出结果的步骤，直至所述损失函数小于或者等于所述预设阈值，将所述损失函数小于或者等于所述预设阈值时的图像去噪模型确定为所述图像去噪模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取第一训练噪声图像以及对应的第一训练真值图像，包括：

根据在第一预设光源亮度下拍摄的多张目标图像，生成第二训练真值图像；

将在第二预设光源亮度与第三预设光源亮度范围内，随机调节光源亮度拍摄的多张图像，作为第二训练噪声图像；其中，所述第二预设光源亮度小于所述第三预设光源亮度，所述第三预设光源亮度小于所述第一预设光源亮度；

根据所述第二训练真值图像以及所述第二训练噪声图像，训练初始对抗网络，获取最终训练形成的对抗网络；

将预先获取的第三训练真值图像输入至所述对抗网络中，获取所述对抗网络的生成网络输出的第三训练噪声图像；

将所述第二训练噪声图像以及所述第三训练噪声图像均作为所述第一训练图像，将所述第二训练真值图像以及所述第三训练真值图像均作为所述对应的第一训练真值图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据在第一预设光源亮度下拍摄的多张目标图像，生成第二训练真值图像，包括：

根据在无光线环境中拍摄的多张图像，生成所述多张图像的平均图像；

针对每张目标图像，比较所述目标图像的每个像素点的第一像素值与所述平均图像中对应位置处的像素点的第二像素值；

若所述第一像素值与所述第二像素值的差值的绝对值大于预设第一像素差值阈值，则采用双线性插值法，确定所述第一像素值更新后的值，形成更新后的目标图像；

根据所述更新后的目标图像，生成所述第二训练真值图像。