[发明专利]基于无监督学习的加权最小二乘滤波方法及装置在审
| 申请号： | 202210921255.6 | 申请日： | 2022-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN115311158A | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 杨洋;吴丹;曾兰玲;赵岩;詹永照 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13 |
| 代理公司： | 南京智造力知识产权代理有限公司 32382 | 代理人： | 张明明 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于无监督学习的加权最小二乘滤波方法及装置，设计全卷积神经网络并训练，训练时的损失函数为优化模型函数；分情况对输入图像进行滤波：若设置了平滑参数、模糊参数的值，直接采用训练好的全卷积神经网络对输入图像进行滤波，否则采用插值法，得到滤波图像。本发明方法能很好地保留住输入图像中显著的边缘，并能有效抑制各种伪像；且采用的轻量级全卷积神经网络，具有很高的计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 加权 最小 滤波 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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