[发明专利]一种基于小波分解卷积神经网络的图像条带噪声抑制方法有效
| 申请号： | 201811497201.1 | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN109816599B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 官俊涛;赖睿;刘泽胜;徐昆然;李奕诗;王东 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 张捷 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于小波分解卷积神经网络的图像条带噪声抑制方法，包括：对噪声图像进行小波变换，获取小波系数；构建条带噪声抑制卷积神经网络；将小波系数输入条带噪声抑制卷积神经网络，获取去噪系数；根据小波系数和去噪系数进行计算，获得噪声抑制后的图像。本发明提供的一种基于小波分解卷积神经网络的图像条带噪声抑制方法利用了条带噪声在小波域的特定响应，并结合了卷积神经网络的特征提取能力，可以有效地将图像中的条带噪声去除，与现有的条带噪声抑制方法相比，在去噪过程中保护了图像的细节信息，去噪后地图像的结构相似度更高，具有更加锐利的视觉效果，使得去噪后图像中条带噪声残留更少，细节信息更加丰富。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分解 卷积 神经网络 图像 条带 噪声 抑制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波分解卷积神经网络的图像条带噪声抑制方法，其特征在于，包括：对噪声图像进行小波变换，获取小波系数；构建条带噪声抑制卷积神经网络；将所述小波系数输入所述条带噪声抑制卷积神经网络，获取去噪系数；根据所述小波系数和所述去噪系数进行计算，获得噪声抑制后的图像。
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