[发明专利]一种基于三维变分网络的高光谱图像深度降噪的方法有效
| 申请号： | 202110069969.4 | 申请日： | 2021-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN112767271B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 刘帅;洪彩霞;许翔;肖嘉华;吴吉鑫;蒋承骥 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N7/01 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李鹏威 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于三维变分网络的高光谱图像深度降噪的方法，包括以下步骤：基于噪声估计与图像去噪构建贝叶斯推理框架；基于贝叶斯推理框架构建非i.i.d.噪声估计子网络3D‑DNet及噪声分布子网络3D‑SNet；构建目标函数，利用目标函数对非i.i.d.噪声估计子网络3D‑DNet及噪声分布子网络3D‑SNet进行训练；利用训练后的非i.i.d.噪声估计子网络3D‑DNet及噪声分布子网络3D‑SNet预测高光谱图像(HSI)的干净HSI O及噪声分布σ |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 三维 网络 光谱 图像 深度 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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