[发明专利]一种图像去噪方法、装置及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种图像去噪方法、装置及存储介质，方法包括：利用预设采样数据集，对预设U形神经网络进行神经结构搜索，搜索出满足预设收敛条件的第一降采样单元和第一上采样单元；对第一降采样单元和第一上采样单元，基于单元内算子在搜索期间架构参数变化趋势进行算子筛选，得到第二降采样单元和第二上采样单元；基于第二降采样单元和第二上采样单元生成非盲去噪子网络；获取噪声估计子网络，并利用噪声估计子网络和非盲去噪子网络，对待去噪图像进行去噪处理，得到已去噪图像。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像去噪方法、装置及存储介质。

背景技术

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，包含噪声，因此，需要进行图像去噪，以获得精准的图像。其中，图像去噪，是指减少数字图像中噪声的过程。

目前，通常采用人工设计的网络模型进行图像去噪，模型生成不仅需要依赖大量的专家知识、人工参与成本高，并且，难以保证模型图像去噪效果，图像去噪效果较差。

发明内容

本申请实施例提供一种图像去噪方法、装置及存储介质，基于架构参数的演变趋势对神经结构搜索的采样单元内算子进行筛选，从而获得性能较优的采样单元以构建实现图像去噪的网络，提高了图像去噪效果。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供了一种图像去噪方法，包括：

利用预设采样数据集，对预设U形神经网络进行神经结构搜索，搜索出满足预设收敛条件的第一降采样单元和第一上采样单元；

对所述第一降采样单元和所述第一上采样单元，基于单元内算子在搜索期间架构参数变化趋势进行算子筛选，得到第二降采样单元和第二上采样单元；

基于所述第二降采样单元和所述第二上采样单元生成非盲去噪子网络；

获取噪声估计子网络，并利用所述噪声估计子网络和所述非盲去噪子网络，对待去噪图像进行去噪处理，得到已去噪图像。

本申请实施例提供了一种图像去噪装置，包括：

搜索模块，用于利用预设采样数据集，对预设U形神经网络进行神经结构搜索，搜索出满足预设收敛条件的第一降采样单元和第一上采样单元；

筛选模块，用于对所述第一降采样单元和所述第一上采样单元，基于单元内算子在搜索期间架构参数变化趋势进行算子筛选，得到第二降采样单元和第二上采样单元；

生成模块，用于基于所述第二降采样单元和所述第二上采样单元生成非盲去噪子网络；

处理模块，用于获取噪声估计子网络，并利用所述噪声估计子网络和所述非盲去噪子网络，对待去噪图像进行去噪处理，得到已去噪图像。

本申请实施例提供了一种图像去噪装置，包括：处理器、存储器和通信总线；

所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；

所述处理器，用于执行所述存储器中存储的一个或多个程序，以实现上述图像去噪方法。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述图像去噪方法。