[发明专利]一种基于改进的自适应神经网络的图像去噪方法有效
| 申请号： | 202010660791.6 | 申请日： | 2020-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN111915513B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 岳炜翔;王敏 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的自适应神经网络的图像去噪方法，首先，收集无噪声的图片和被噪声污染过的图片形成数据集，并对数据集进行预处理；其次，搭建并训练Cycle‑GAN网络，并在Cycle‑GAN网络后连接U型神经网络,将整体的网络命名为Cycle‑GAN‑Unet网络；对搭建完成的网络进行训练；将卷积神经网络的损失函数同Cycle‑GAN的损失函数相加；最后，将整个训练好网络的输出使用滤波器进行最后的去噪得到去噪的图像。本发明训练数据的图像不需要一一对应的标注，只需要一组无噪图像和一组有噪图像即可，最终训练好的系统就可对新输入的有噪声图像进行降噪输出无噪图像，并且相比于单独的Cycle‑GAN网络有更好的降噪能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 自适应 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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