[发明专利]一种基于DenseNet的图像噪声识别方法和装置有效
申请号: | 202010449396.3 | 申请日: | 2020-05-25 |
公开(公告)号: | CN111598184B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 张雨;黄梦醒;倪泽浩;冯文龙 | 申请(专利权)人: | 海南大学 |
主分类号: | G06V10/774 | 分类号: | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 赵蕊红 |
地址: | 570228 海*** | 国省代码: | 海南;46 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于DenseNet的图像噪声识别方法和装置。本发明的基于DenseNet的图像噪声识别方法包括:获取无噪声图像,在无噪声图像中添加多个设定类型和设定强度的噪声,得到噪声图像训练集;提取噪声图像的灰度概率分布曲线,得到第一可视化统计特征图像;将第一可视化统计特征图像作为训练样本输入至图像噪声识别网络模型;提取待测噪声图像的灰度曲线,得到第二可视化统计特征图像;将第二可视化统计特征图像输入至训练好的图像噪声识别网络模型,得到待测噪声图像的噪声类型与强度估计值。本发明的方法解决了现有的图像噪声识别技术对低强度混合噪声的识别准确率低的问题,可以很好地对图像中存在的低强度混合噪声进行噪声类型与噪声强度的识别。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 densenet 图像 噪声 识别 方法 装置 | ||
【主权项】:
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