一种基于单个深度神经网络的多噪声类型盲去噪方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911346539.1
IPC分类号：G06T5/00
申请日期：
2019-12-24
申请人：
浙江大学

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著录项信息

专利名称	一种基于单个深度神经网络的多噪声类型盲去噪方法
申请号	CN201911346539.1	申请日期	2019-12-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-05-22	公开/公告号	CN111192211A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;0;0查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	陈耀武;谢才扬;蒋荣欣
代理机构	杭州天勤知识产权代理有限公司	代理人	曹兆霞

摘要

本发明公开了一种基于单个深度神经网络的多噪声类型盲去噪方法，包括以下步骤：基于卷积神经网络构建多任务噪声估计子网络，利用该多任务噪声估计子网络对输入原始噪声图像进行噪声类型估计和噪声水平估计；基于卷积层构建去噪子网络，利用该去噪子网络对多任务噪声估计子网络输出的噪声类型和噪声水平整合获得的混合图像进行去噪，输出噪声残差图像；融合原始噪声图像和噪声残差图像，获得去噪后图像。该多噪声类型盲去噪方法通过对噪声进行分类然后针对每类噪声单独去噪，大大提升了去噪效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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