[发明专利]基于阶梯型多尺度卷积神经网络的非均匀噪声去除方法在审
| 申请号： | 202210410265.3 | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN114782695A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 王诏;王燕;苏国辉 | 申请（专利权）人： | 青岛海洋地质研究所 |
| 主分类号： | G06V10/30 | 分类号： | G06V10/30;G06V10/44;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛汇智海纳知识产权代理有限公司 37335 | 代理人： | 王丹丹;万桂斌 |
| 地址： | 266237 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于阶梯型多尺度卷积神经网络的非均匀噪声去除方法，首先构建降噪卷积神经网络模型，并基于已有噪声图像和清晰图像对其进行训练；所述降噪卷积神经网络模型包括顺次连接的空洞卷积组合处理模块、阶梯型多尺度噪声识别模块、多尺度特征融合模块和深度学习降噪模块，且卷积组合处理模块的输出与深度学习降噪模块的混合空洞卷积组合处理模块的输入相连；最后基于训练获得的降噪卷积神经网络模型对噪声图像进行降噪处理，输出降噪图像；本方案基于参数轻量化思考设计阶梯型多尺度网络结构，引入1*1卷积、3*3空洞卷积，能在参数量不激增的前提下，充分获取图像多尺度信息，在去除非均匀噪声的同时保留更多图像细节信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 阶梯 尺度 卷积 神经网络 均匀 噪声 去除 方法 | ||
【主权项】：
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