[发明专利]一种基于宽卷积神经网络的图像去噪方法在审
| 申请号： | 202110071024.6 | 申请日： | 2021-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN112801897A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 刘晶;刘润川 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 徐瑶 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于宽卷积神经网络的图像去噪方法，通过将子网部署在每个小波子带上，负责捕捉和学习特定方向和特定尺度的图像特征，每个子网络不仅有自己独立的卷积神经网络结构，包含较少的卷积层，还具有自己的损失函数，这些损失函数被用来监督每个子网络的学习过程，使得WCNN能够使用一组学习参数来处理一定范围的噪声，当所有的损失函数都达到最优值时，利用小波逆变换从粗到细的方式获取干净的图像，提高卷积神经网络的去噪性能，同时减少训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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