[发明专利]一种基于CS-TCGAN的指静脉图像去噪方法在审
| 申请号： | 202011350788.0 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112488934A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 徐文贵;沈雷;何必锋 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/40;G06T7/00 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CS‑TCGAN的指静脉图像去噪方法。包括以下步骤：构造训练集；设计生成器网络结构；设计判别器网络结构；设计基于纹理损失的损失函数；训练整个模型；输入真实带噪指静脉图像生成去噪后的图像。本发明首先利用基于指静脉噪声特性构造的训练集提升去噪模型的泛化性。其次在损失函数中加入纹理损失项，解决原损失函数对于纹理模糊图像约束效果不佳的问题，并且生成器网络采用维度保持结构，解决使用反卷积带来的细节损失问题。较传统的去噪算法和经典的CGAN去噪模型，本发明的去噪模型对静脉信息保留的程度更好，去除噪声的同时更有效地恢复带噪图像的静脉信息，进一步提升了指静脉识别技术在噪声环境下的应用性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cs tcgan 静脉 图像 方法 | ||
【主权项】：
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