[发明专利]一种基于单个深度神经网络的多噪声类型盲去噪方法有效
| 申请号： | 201911346539.1 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111192211B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 陈耀武;谢才扬;蒋荣欣 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于单个深度神经网络的多噪声类型盲去噪方法，包括以下步骤：基于卷积神经网络构建多任务噪声估计子网络，利用该多任务噪声估计子网络对输入原始噪声图像进行噪声类型估计和噪声水平估计；基于卷积层构建去噪子网络，利用该去噪子网络对多任务噪声估计子网络输出的噪声类型和噪声水平整合获得的混合图像进行去噪，输出噪声残差图像；融合原始噪声图像和噪声残差图像，获得去噪后图像。该多噪声类型盲去噪方法通过对噪声进行分类然后针对每类噪声单独去噪，大大提升了去噪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 单个 深度 神经网络 噪声 类型 盲去噪 方法 | ||
【主权项】：
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