[发明专利]一种基于降噪卷积神经网络的鬼成像去噪方法及设备在审
| 申请号： | 202110921368.1 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113706408A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 贺雨晨;李建星;段思鸿;陈辉;徐卓 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 房鑫 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于降噪卷积神经网络的鬼成像去噪方法及设备，去噪方法包括以下步骤：根据训练数据集图像的大小和采样率大小随机生成一组二维随机矩阵作为固定散斑；利用固定散斑与训练数据集中的每张图像进行鬼成像仿真，并获取包含噪声的数据集，通过包含噪声的数据集对降噪卷积神经网络进行训练；采用残差学习法通过降噪卷积神经网络预测包含噪声的图像；将待成像目标使用同一组固定散斑和鬼成像方法得到实际包含噪声的图像，将该实际包含噪声的图像输入到训练好的降噪卷积神经网络得到预测的噪声图像；使预测的包含噪声的图像与预测的噪声图像对应像素相减得到降噪后清晰的目标图像。本发明适用范围广，具有较强的泛化能力和去噪能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 成像 方法 设备 | ||
【主权项】：
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