[发明专利]一种基于深度学习的ESPI图像降噪方法及系统在审
| 申请号： | 202010517755.4 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111768349A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 辛化梅;邢颖 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李圣梅 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提出一种基于深度学习的ESPI图像降噪方法，包括：构建训练数据集；构建基于BM3D‑自适应TV算法的卷积神经网络模型；利用训练数据集对所述卷积神经网络模型进行训练；将待去噪的散斑干涉条纹图输入到训练好的模型中，对散斑干涉条纹图进行去噪；本公开所述方法可以有效地对ESPI图像进行降噪处理，既可以保证实现较少噪声残留，又可以对有效条纹边缘信息进行保护，同时可以对ESPI图像具有良好的适应性，方便大批量处理图像，为后续相位提取等工作做好了铺垫。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 espi 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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