[发明专利]光学相干层析图像去噪模型训练方法、去噪方法及装置

权利要求书

1.一种光学相干层析图像去噪模型训练方法，其特征在于，包括：

对于每一训练集，分别在所述每一训练集中获取多个样本图像对，将所述样本图像对中的任意一张样本光学相干层析图像作为样本图像，另一张样本光学相干层析图像作为所述样本图像对应的标签；

基于各所述样本图像对，对光学相干层析图像去噪模型进行训练，获得训练好的光学相干层析图像去噪模型；

其中，所述训练集中的各所述样本光学相干层析图像，为同一样本区域的光学相干层析图像。

2.根据权利要求1所述的光学相干层析图像去噪模型训练方法，其特征在于，所述对于每一训练集，分别在所述每一训练集中获取多个样本图像对，将所述样本图像对中的任意一张样本光学相干层析图像作为样本图像，另一张样本光学相干层析图像作为所述样本图像对应的标签之前，还包括：

对于每一样本区域，获取目标数量的所述样本区域的样本光学相干层析图像，作为所述训练集。

3.根据权利要求1所述的光学相干层析图像去噪模型训练方法，其特征在于，所述对于每一训练集，分别在所述每一训练集中获取多个样本图像对，将所述样本图像对中的任意一张样本光学相干层析图像作为样本图像，另一张样本光学相干层析图像作为所述样本图像对应的标签之前，还包括：

对于每一目标区域，获取目标数量的所述目标区域的原始光学相干层析图像；

对于所述每一目标区域中的每一样本区域，获取各所述原始光学相干层析图像中所述样本区域对应的局部图像，将所述样本区域对应的各所述局部图像作为各样本光学相干层析图像，所述各样本光学相干层析图像构成一个所述训练集；

其中，所述样本区域为所述目标区域的一部分。

4.根据权利要求1至3任一所述的光学相干层析图像去噪模型训练方法，其特征在于，所述光学相干层析图像去噪模型，包括：残差单元；

所述残差单元包括一个非对称残差块，或者，所述残差单元包括顺次连接的多个非对称残差块；

所述非对称残差块包括并行的多个卷积核；

其中，至少一个所述卷积核的高度与宽度不同。

5.根据权利要求4所述的光学相干层析图像去噪模型训练方法，其特征在于，所述光学相干层析图像去噪模型，还包括：第一卷积单元、第二卷积单元和第三卷积单元；

所述第一卷积单元的输出端与所述残差单元的输入端连接；

所述残差单元的输出端与所述第二卷积单元的输入端连接；

所述第二卷积单元的输出端和所述第一卷积单元的输出端与所述第三卷积单元的输入端连接。

6.一种光学相干层析图像去噪方法，其特征在于，包括：

获取待去噪的光学相干层析图像；

将所述待去噪的光学相干层析图像输入光学相干层析图像去噪模型，获得去噪后的光学相干层析图像；

其中，所述光学相干层析图像去噪模型是通过如权利要求1至5任一所述的光学相干层析图像去噪模型训练方法进行训练得到的。

7.一种光学相干层析图像去噪模型训练装置，其特征在于，包括：

选取图像模块，用于对于每一训练集，分别在所述每一训练集中获取多个样本图像对，将所述样本图像对中的任意一张样本光学相干层析图像作为样本图像，另一张样本光学相干层析图像作为所述样本图像对应的标签；

训练模块，用于基于各所述样本图像对，对光学相干层析图像去噪模型进行训练，获得训练好的光学相干层析图像去噪模型；

其中，所述训练集的数量为一个或多个；所述训练集中的各所述样本光学相干层析图像，为同一样本区域的光学相干层析图像。

8.一种光学相干层析图像去噪装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待去噪的光学相干层析图像；

去噪模块，用于将所述待去噪的光学相干层析图像输入光学相干层析图像去噪模型，获得去噪后的光学相干层析图像；

其中，所述光学相干层析图像去噪模型是通过如权利要求1至5任一所述的光学相干层析图像去噪模型训练方法进行训练得到的。