[发明专利]基于深浅特征融合网络及联合损失函数的遥感图像去噪方法在审
| 申请号： | 202210549163.X | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN115511722A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 吕恒毅;韩诚山;赵宇宸;韩林涛;孙铭;曲利新;冯阳;张以撒 | 申请（专利权）人： | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 22214 | 代理人： | 李青 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 基于深浅特征融合网络及联合损失函数的遥感图像去噪方法涉及遥感数字图像处理与模式识别领域，通过多尺度特征提取模块在模型的第一层就提取尽可能多的特征，通过深浅特征融合的网络结构能够有效的将提取到的浅层信息包含到后续图像的重建过程当中，能够使得重建后的图像包含更多的细节纹理。通过在网络中加入注意力模块能够提取到复杂背景中的噪声信息，对于较为复杂背景信息下的噪声信号可以很好的提取出来。损失函数采用了感知损失和一般MSE损失函数，其中的感知损失函数由遥感图像质量评价网络来实现。采用该损失函数能够使得生成的去噪后遥感图像有高的信噪比，同时符合人的整体视觉观感。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深浅 特征 融合 网络 联合 损失 函数 遥感 图像 方法 | ||
【主权项】：
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