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[发明专利]一种使用色度损失函数训练的深度学习去噪方法-CN202310546033.5在审
发明人：彭丽媛;李文宏 -专利权人：上海宇勘科技有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明提供一种使用色度损失函数训练的深度学习去噪方法，包括：基于色度损失函数和重建损失函数，确定总损失函数；基于总损失函数，对去噪神经网络进行训练，获得去噪器；基于去噪器，对待处理图片进行去噪处理。本发明的使用色度损失函数训练的深度学习去噪方法，解决极低光环境下成像的大噪声图像在经过现有的神经网络去噪后仍包含大量彩色噪声斑块的技术问题。
一种使用色度损失函数训练深度学习方法

[发明专利]基于图像块自相似性先验的核磁共振图像去噪方法-CN201711387680.7有效
发明人：符颖;邹书蓉;张禹涵 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于图像块自相似性先验的核磁共振图像去噪方法，所述方法包括：基于图像块间的自相似性构造聚类正则项；基于聚类正则项和低秩分解去噪方法，建立图像去噪模型；对图像去噪模型进行优化，基于优化后的图像去噪模型对图像进行去噪处理；解决了现有的去噪方法的不足，在去除噪声的同时能较大程度的保留图像的细节信息的技术效果。
基于图像相似性先验核磁共振方法

[发明专利]一种实现小波去噪的方法和装置-CN201510492608.5有效
发明人：路小波;卓俊伟;胡文迪;曾维理;韩雪;伍学惠;刘春雪 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2015-08-12 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现小波去噪的方法和装置，包括：对图像进行降采样，分别对降采样后的各图像的各通道的图像进行小波去噪得到降采样后的各图像的各通道的去噪图像；将得到的各去噪图像合成完整的去噪图像。本发明提高了去噪效果。
一种实现小波去噪方法装置

[发明专利]图像码流去噪方法及装置、计算机可读介质和电子设备-CN202110790679.9在审
发明人：李宏伟 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本公开提供一种图像码流去噪方法及装置、计算机可读介质和电子设备，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取图像码流，并对所述图像码流进行解码，得到解码图像块以及所述解码图像块对应的解码参数；根据所述解码参数对所述解码图像块进行基于码流的去噪，得到第一去噪图像块；对所述第一去噪图像块进行基于图像内容的去噪，得到第二去噪图像块；通过所述解码参数对所述第二去噪图像块进行编码，得到去噪后的图像码流。本公开能够结合图像码流携带的解码参数对图像块进行去噪，并对图像块进行图像内容的去噪，解决了解码图像噪声大小的区域不一致的问题，有效提升图像码流的去噪效果，提升转码后的图像码流的质量。
图像码流去噪方法装置计算机可读介质电子设备

[发明专利]基于偏微分方程学习网络的图像去噪方法、设备及终端-CN202210195835.1在审
发明人：王斌;赵鎏勃;赵楚媚;郭盛林 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于偏微分方程学习网络的图像去噪方法、设备及终端，包括：图像去噪数据集获取与输入，通过偏微分方程学习网络，输出预测去噪图像时间序列，与真实去噪图像时间序列对比得到损失，最小化损失来训练参数，然后将随机积分理论引入，构建改进的数值求解器用于计算偏微分方程的解，最终网络输出图像去噪数据集对应偏微分方程以及方程的解，然后将训练好的网络与去噪后处理模块结合用于图像去噪，得到去噪结果本发明能够解决基于偏微分方程图像去噪算法参数调节困难问题，以及改进了现有数值求解器的误差问题，提升解的精度，最后利用去噪后处理模块的图像解构操作，可以得到更具有竞争力的去噪结果。
基于微分方程学习网络图像方法设备终端

[发明专利]一种应用于云业务信息去噪的大数据处理方法及服务器-CN202310136076.6在审
发明人：姜燕;陈大伟 -专利权人：姜燕
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F9/46 文献下载
摘要：本申请提供一种应用于云业务信息去噪的大数据处理方法及服务器，在确定信息去噪指导标签时，首先通过界面操作噪声项描述知识中的细节特征，从各个信息去噪指导标签中抽选得到基础信息去噪指导标签，再通过操作轨迹推演溯源知识中的细节特征，确定出去噪模式执行因子，从而判别待识别界面操作噪声项描述知识更适配哪一信息去噪指导标签，以便在云计算GUI事务交互记录的信息去噪指导标签确定时兼顾界面操作噪声项的细节特征和操作轨迹推演溯源知识的细节特征，从全局层面分析云计算GUI事务交互记录与信息去噪指导标签的适配性，提升了信息去噪指导标签的确定精度，保障了根据信息去噪指导标签确定云计算GUI事务交互记录的去噪模式的精度和可信度。
一种应用于业务信息数据处理方法服务器

[发明专利]一种基于小波阈值去噪的IFRA频响曲线去噪方法-CN201710312844.3有效
发明人：唐文虎;黄晶晶;周文婷;周九江;辛妍丽 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-05-05 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波阈值去噪的IFRA频响曲线去噪方法，包括步骤：1)将IFRA频响曲线分为若干频段；2)找到IFRA频响曲线上各个频段的最适分解层数；3)对含噪的IFRA频响曲线整体进行多次小波阈值去噪，去噪的次数与步骤1)分的频段数相同，并依次采用步骤2)找到的各个频段的最适分解层数作为去噪过程中的小波分解层数进行小波阈值去噪，获取每次小波阈值去噪后能够得到有效去噪的频段曲线；4)将步骤3)得到的多条有效去噪的频段曲线依次拼接，即可得到所需的一整条完整的最终去噪后的IFRA频响曲线。
一种基于阈值 ifra 曲线方法

[发明专利]基于残差生成对抗网络的脑电信号去噪方法-CN202110666391.0有效
发明人：张玉梅;李丛;吴晓军;杨红红 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于残差生成对抗网络的脑电信号去噪方法，由选取脑电样本、构建含噪脑电信号样本、划分网络训练集和测试集、构建残差生成对抗神经网络、训练残差生成对抗神经网络、重建去噪脑电信号步骤组成。由于本发明构建了一个残差生成对抗神经网络，通过引入残差生成器和判别器，增强了神经网络的学习能力，实现了实时去噪，引入判别器，提高了脑电信号去噪的效率和质量，筛选出有效的特征；将信号去噪过程分为模型训练和去噪过程，提高了信号去噪的信噪比和均方误差。本发明具有神经网络结构简单、脑电信号去噪效率高、去噪质量好等优点，可应用于脑电信号处理的预处理过程和信号去噪处理技术领域。
基于生成对抗网络电信号方法

[发明专利]基于BEMD的区间阈值图像去噪方法-CN201910414811.9在审
发明人：夏亦犁;廖婷婷;裴文江 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-05-17 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明基于BEMD的区间阈值图像去噪方法，是一种基于二维经验模式分解的区间阈值图像去噪算法。该方法利用图像的自相似性对待去噪图像进行边界延拓，有效抑制了BEMD算法存在的端部效应，使用BEMD算法对延拓图像进行多尺度分解得到一系列二维固有模态函数。接着对噪声占主要成分的BIMF分量进行区间阈值去噪，最后将各阶BIMF分量相加重构达到去噪的目的。实验表明，本发明方法的去噪效果优于现有BEMD去噪算法，与传统去噪算法相比也具有优势。
去噪去噪算法阈值图像图像二维算法延拓固有模态函数经验模式分解多尺度分解端部效应有效抑制阈值去噪重构相加噪声

[发明专利]信号去噪方法、装置、电子装置和存储介质-CN202110959698.X在审
发明人：陈子豪;易昊翔 -专利权人：杭州回车电子科技有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种信号去噪方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该信号去噪方法，获取待去噪的目标信号片段，提取目标信号片段的特征参数，根据特征参数，得到目标信号片段的噪声类别，根据目标信号片段的噪声类别，采取预设的去噪方式对目标信号片段进行去噪，预设的去噪方式中包括针对不同类型的噪声类别设置的不同的去噪阈值与策略。其实现了基于目标信号自身特性的自适应去噪，降低了EEG信号的噪声含量，从而提升了用户体验，并提高了对EEG信号分析结果的准确度。
信号方法装置电子存储介质

[发明专利]基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方法-CN202210721111.6在审
发明人：李磊;朱林林;韩玉;闫镔;席晓琦;谭思宇;符慧娟;孙艳敏 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方法。该方法包括：步骤1：构建并训练去噪深度网络，所述去噪深度网络包括噪声估计子网络和基于Swin Transformer的去噪和图像恢复子网络；步骤2：将待去噪CT投影输入至训练好的噪声估计子网络中得到噪声水平估计图；步骤3：将所述待去噪CT投影和对应的噪声水平估计图同时输入至训练好的基于Swin Transformer的去噪和图像恢复子网络中得到去噪后的CT投影。
基于 swin transformer 剂量 ct 方法

[发明专利]光谱去噪方法及处理器-CN202110614964.5有效
发明人：朱明东;余应弘;谢红军;汤国华;曾晓珊;肖燕 -专利权人：湖南省水稻研究所
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种光谱去噪方法及处理器。方法包括：获取待去噪光谱；确定待去噪光谱的梯度信息；通过梯度信息确定时间调制函数；根据时间调制函数对预设的非线性扩散函数进行调整；根据调整后的非线性扩散函数对待去噪光谱进行迭代去噪。通过确定时间调制函数以对非线性扩散函数进行调整，进而根据调整后的非线性扩散函数对待去噪光谱进行迭代去噪，实现了空间非线性滤波算子针对扩散时间的有效调节，高精度地保留了对光谱信息去噪过程中光谱的局部峰值信息
光谱方法处理器

[发明专利]图像去噪模型的训练方法、图像去噪方法、装置及介质-CN201910452539.3有效
发明人：陈法圣 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像去噪模型的训练方法、图像去噪方法、装置及介质，涉及人工智能领域，该方法包括：获取无噪样本图像以及对应的高斯白噪声；将无噪样本图像和高斯白噪声输入噪声生成模型，得到目标类型噪声；将目标类型噪声叠加至无噪样本图像，输出得到有噪样本图像；将无噪样本图像和有噪样本图像作为样本数据对图像去噪模型进行训练。通过噪声生成模型生成的有噪样本图像进行训练，而该有噪样本图像时根据噪声生成参数的参数取值确定的，也即通过对噪声生成参数取不同的值所生成的有噪样本图像的噪声类型不同，从而通过样本数据对图像去噪模型进行训练后，该图像去噪模型可以针对不同噪声类型进行去噪处理，提高去噪处理的适应性。
图像模型训练方法装置介质

[发明专利]一种谱线优化处理方法-CN201611112436.5在审
发明人：应刚;彭建波;盛敏;栾旭东;张苏伟;方军 -专利权人：江苏天瑞仪器股份有限公司
申请日： 2016-12-07 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G01N27/48 文献下载
摘要：本发明公开一种谱线优化处理方法,包括以下步骤step1去噪处理；step 2校正处理；step 3得到校正基线；本发明通过使用算法进行去噪处理、寻找下凸包校正处理，获取校正基线、校正峰值、校正峰面积，可以使得基线
一种优化处理方法

[发明专利]一种视频图像去噪系统-CN201810807237.9在审
发明人：罗杰敏 -专利权人：罗杰敏
申请日： 2018-07-21 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种视频图像去噪系统，包括模型建立模块、噪声去除模块和去噪评价模块，所述模型建立模块用于建立视频图像噪声模型，所述噪声去除模块用于根据噪声模型对视频图像噪声进行去除，所述去噪评价模块用于对噪声去除模块的去噪效果进行评价本发明的有益效果为：实现了视频图像的准确去噪和对去噪效果的有效评价。
去噪噪声去除模块视频图像模型建立模块评价模块视频图像噪声对视频图像有效评价噪声模型去除噪声

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