[发明专利]一种基于深度学习的相位条纹图像散斑噪声抑制方法在审
| 申请号： | 202310110877.5 | 申请日： | 2023-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN116309122A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 刘芸;吴晓强;高嘉豪;焦明星;邢俊红;康琦 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/13;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 李潇 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的相位条纹图像散斑噪声抑制方法，包括以下步骤：S1，收集相位条纹图像数据集；S2，对训练集数据样本添加噪声等级随机的散斑噪声；S3，对添加噪声的训练集数据进行预处理；S4，将预处理的样本送入非对称融合非局部块结构；S5，对经过S4处理得到的结果输入FFDNet网络进行噪声抑制；S6，将S5得到的去噪结果送入边缘提取模块；S7，搭建网络模型，训练网络；S8，对测试集数据样本按照S2添加不同噪声等级的散斑噪声；S9，将S8得到的测试集样本送入S7训练的网络模型。该深度学习方法在不改变网络参数情况下，能够抑制不同噪声等级的散斑噪声，同时保留了图像的边缘细节信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 相位 条纹 图像 噪声 抑制 方法 | ||
【主权项】：
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