[发明专利]一种软注意力机制的深度全卷积神经网络图像去噪方法有效
| 申请号： | 202010835761.4 | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN111986112B | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 宋晓;王义;陈凯;崔勇;柴旭东;侯宝存 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理有限公司 11562 | 代理人： | 张换君 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种软注意力机制的深度全卷积神经网络图像去噪方法及系统，对图像进行处理获得目标图像，形成训练集，创建深度全卷积网络，包括了下采样和上采样，在上采样之后采用对称跳跃处理，在对称跳跃过程中融合软注意力机制，训练过程采用反向传播方法，通过不断迭代，得到网络模型。对于带有拟定噪声图像采用网络模型进行处理，可以得到图像噪声，对噪声图像进行减除噪声处理，得到高质量复原图像。本发明提出的去噪方法，可以去除图像中的噪声，保留了细节信息，所述去噪方法能够在GPU上进行运算，减少了处理消耗时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 注意力 机制 深度 卷积 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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