[发明专利]一种基于双阶段学习框架的高光谱图像深度降噪的方法及系统在审
| 申请号： | 202210302853.5 | 申请日： | 2022-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN114677300A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 刘帅;许翔;陈泽山;肖嘉华;高宗昂 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 姚咏华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双阶段学习框架的高光谱图像深度降噪的方法及系统，属于高光谱图像降噪技术领域，用于高光谱图像降噪的三维深度通用模型3D‑DUSSD包括以下步骤：基于噪声估计与图像去噪构建目标函数；基于目标函数构建条件估计子网络(CENet)和多尺度交叉融合降噪子网络；利用目标函数对条件估计子网络(CENet)和多尺度交叉融合降噪子网络进行训练；利用训练好的条件估计子网络(CENet)推断高光谱图像的噪声水平，而后将信息传入多尺度交叉融合降噪子网络进行高光谱图像的去噪。该方法能够实现对非i.i.d.噪声分布进行预测，同时实现高光谱图像的深度降噪。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 阶段 学习 框架 光谱 图像 深度 方法 系统 | ||
【主权项】：
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