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[发明专利]基于多尺度动态特征聚合的图像摩尔纹噪声去除方法-CN202310306988.3在审
发明人：许若涛;韦志宇;雷正华;邱云中 -专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室（广州）
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多尺度动态特征聚合的图像摩尔纹噪声去除方法，分别构造残差密集块、尺度特征提取融合模块和主旁路动态编码模块，将残差密集块和尺度特征提取融合模块融合为组合模块，并对组合模块采用跳跃连接，主旁路动态编码模块结构采用残差连接，组合模块与主旁路动态编码模块按照预设方式耦合，构成深度卷积神经网络。本发明的有益效果是：针对摩尔纹噪音的多尺度特征融合不足提出了多尺度特征提取融合模块用于更好的利用多尺度特征信息，更好的实现信息的交流融合，同时，针对摩尔纹噪音的动态纹理特征提出了主旁路动态编码模块专门用于编码样本自适应的摩尔纹噪音。最终将两种模块整合进一个框架以实现摩尔纹噪音的去除。
基于尺度动态特征聚合图像摩尔噪声去除方法

[发明专利]一种图像去反射方法、系统、装置及存储介质-CN202210387641.1在审
发明人： 韦志宇;黄艳;全宇晖;何旭怡;陈腾跃 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像去反射方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：根据反射图像构建包含背景层图像和反射层图像的合成数据集；确定基础滤波器，根据基础滤波器构造多种形态滤波器；将合成数据集中的反射图像输入深度强化学习网络，输出所述反射图像的价值V和策略π两部分；根据策略π从动作集A中选择形态滤波器，对输入的反射图像去反射，得到对应的背景层图像和反射层图像；根据背景层图像和反射层图像对深度强化学习网络进行训练；将反射图像输入深度强化学习网络，输出处理结果。本发明通过深度强化学习方法学习形态滤波器的选择，增加图像去反射过程中的可解释性，提高图像去反射的性能，可广泛应用于数字图像复原领域。
一种图像反射方法系统装置存储介质