[发明专利]基于迁移学习的图像去噪方法、系统、设备及介质有效
| 申请号： | 201910815039.1 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110738605B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 杨飞;郎济莹;王维颂 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 264209 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了基于迁移学习的图像去噪方法、系统、设备及介质，获取待去噪的图像；将待去噪的图像输入到预先训练好的基于迁移学习的去噪神经网络中进行处理，所述基于迁移学习的去噪神经网络，包括：主降噪网络和噪声分布信息提取网络；噪声分布信息提取网络用于提取随机噪声分布特征；将随机噪声分布特征进行预处理后，作为主降噪网络每个残差模块的动态归一化参数，把随机噪声分布特征迁移到主去噪网络的数据特征中，加速主网络的收敛速度；利用动态归一化参数对主降噪网络每个残差模块提取的图像特征进行归一化处理，主降噪网络输出纯噪声图像；将纯噪声图像与待去噪的图像进行差值处理，得到去噪后的图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 图像 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.基于迁移学习的图像去噪方法，其特征是，包括：/n获取待去噪的图像；/n将待去噪的图像输入到预先训练好的基于迁移学习的去噪神经网络中进行处理，所述基于迁移学习的去噪神经网络，包括：主降噪网络和噪声分布信息提取网络；/n噪声分布信息提取网络用于提取随机噪声分布特征；将随机噪声分布特征进行预处理后，作为主降噪网络每个残差模块的动态归一化参数，把随机噪声分布特征迁移到主去噪网络的数据特征中，加速主网络的收敛速度；利用动态归一化参数对主降噪网络每个残差模块提取的图像特征进行归一化处理，主降噪网络输出纯噪声图像；/n将纯噪声图像与待去噪的图像进行差值处理，得到去噪后的图像。/n
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