[发明专利]一种基于通道注意力的Swin-Transformer图像去噪方法及系统有效
| 申请号： | 202111414625.9 | 申请日： | 2021-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN114140353B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张莉;代强;赵雷;王邦军 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/40;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 张荣 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于通道注意力的Swin‑Transformer图像去噪方法及系统。本发明通过向训练优化后的去噪网络模型输入一张噪声图像，去噪网络模型中的浅层特征提取网络首先提取噪声图像的噪声、通道等浅层特征信息，然后将提取到的浅层特征信息输入到去噪网络模型中的深层特征提取网络用以获取到深层特征信息，之后将浅层特征信息和深层特征信息输入到去噪网络模型的重建网络进行特征融合，即可获得纯净图像，克服了现有技术中基于深度卷积神经网络的图像去噪方法易失去输入噪声图像细节且导致高计算内存和时间消耗的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通道 注意力 swin transformer 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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