[发明专利]基于对比学习的分段式双重自适应真实图像去噪方法在审
| 申请号： | 202310192060.7 | 申请日： | 2023-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN116152109A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 焦战;王瑞子;傅博;董宇涵 | 申请（专利权）人： | 辽宁轻工职业学院;辽宁师范大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京圣州专利代理事务所(普通合伙) 11818 | 代理人： | 王杰 |
| 地址： | 116100 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对比学习的分段式双重自适应真实图像去噪方法，属于图像处理技术领域，具体步骤：制作训练集；构建三阶段卷积神经网络模型，将训练集输入三阶段卷积神经网络模型进行训练；计算损失函数，确定三阶段卷积神经网络模型。采用上述一种基于对比学习的分段式双重自适应真实图像去噪方法，采用三阶段卷积神经网络模型来逐步学习合成自然图像中所包含的真实噪声并进行去噪处理，利用多选择卷积核块自适应感受野，通过阶段之间的有效连接来实现像素自适应，实现感受野和像素的双重自适应。对于合成自然噪声图像有着显著的去噪效果，不仅能够很好地去除图像中所存在的真实噪声，还可以恢复出更加精细的纹理。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对比 学习 段式 双重 自适应 真实 图像 方法 | ||
【主权项】：
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