[发明专利]一种具有细节信息学习能力的图像去噪方法有效
| 申请号： | 201910966693.2 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110738616B | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 叶远征;沈复民;孔繁昊;奚兴;张艳明 | 申请（专利权）人： | 成都考拉悠然科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 何巍 |
| 地址： | 610000 四川省成都市自由贸易试*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种具有细节信息学习能力的图像去噪方法，包括以下步骤：1）构建具有细节信息学习能力的图像去噪模型；2）使用该图像去噪模型对噪声图像进行去噪，获得干净图片；3）所述图像去噪模型先将噪声从噪声图像中分离，接着所述图像去噪模型从分离的噪声中学习丢失的图像细节信息；4）最后，所述图像去噪模型将学习的图像细节信息补充入干净图片，获得最终的去噪后的清晰图像。本发明提供一种新的图像去噪方法，能够有效地避免了光晕，振铃和马赛克效应，以及模糊和伪影现象，表现具有竞争力的去噪效果以及良好的视觉效果，同时还具有很强的泛化能力，可在超声图像，激光图像等真实图像去噪任务中表现出先进的去噪性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 细节 信息 学习 能力 图像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种具有细节信息学习能力的图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)构建具有细节信息学习能力的图像去噪模型；/n(2)使用该图像去噪模型对噪声图像进行去噪，获得干净图片；/n(3)所述图像去噪模型先将噪声从噪声图像中分离，接着所述图像去噪模型从分离的噪声中学习丢失的图像细节信息；/n(4)最后，所述图像去噪模型将学习的图像细节信息补充入干净图片，获得最终的去噪后的清晰图像。/n
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