[发明专利]图像去噪的方法及装置

权利要求书

1.一种图像去噪的方法，其特征在于，包括：

利用图像去噪卷积模型中的输入层对获取到的图像数据中的像素值进行预处理，得到待计算数据；其中，所述图像去噪卷积模型为利用卷积神经网络构建得到；

利用图像去噪卷积模型中的卷积层对所述待计算数据进行计算，得到计算结果；

利用图像去噪卷积模型中的预测层将所述计算结果进行标准化处理，得到标准化图像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用图像去噪卷积模型中的输入层对获取到的图像数据中的像素值进行预处理，得到待计算数据，包括：

获取图像数据；其中，所述图像数据包括多个像素点的像素值；

根据所述每一个像素点的像素值计算得到所述每一个像素点的像素值的强度；其中，所述每一个像素点的像素值的强度为一个0-255之间的整数；

将所述每一个像素点的像素值的强度通过计算得到0-1的浮点数；

将所述每一个像素点的像素值的浮点数转换成矩阵，表征所述待计算数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像去噪卷积模型中的卷积层的构建过程，包括：

对获取到的所述待计算数据进行滤波操作；所述滤波操作如下所示：

其中，(R_in，G_in，B_in)为所述待计算数据，(W₁₁，W₁₂，W₁₃，W₂₁，W₂₂，W₂₃，W₃₁，W₃₂，W₃₃)为卷积核，(R_outG_outB_out)为所述计算结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用图像去噪卷积模型中的预测层将所述计算结果进行标准化处理，得到标准化图像数据，包括：

判断所述计算结果是否大于1；

若判断出所述计算结果大于1，则将所述计算结果变更为1；

若判断出所述计算结果不大于1，则判断所述计算结果是否小于0；

若判断出所述计算结果小于0，则将所述计算结果变更为0。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用图像去噪卷积模型中的预测层将所述计算结果进行标准化处理，得到标准化图像数据之后，还包括：

利用图像去噪卷积模型中的验证层，计算所述标准化图像数据与预设的的标准化图像数据的均方差值；其中，所述均方差值作为调整所述图像去噪卷积模型中参数的依据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用图像去噪卷积模型中的验证层，计算所述标准化图像数据与预设的的标准化图像数据的均方差值，还包括：

利用预设的算法对所述图像去噪卷积模型中的参数进行优化；

其中，所述预设的算法为

其中，是所述卷积神经网络第i轮迭代后的参数，λ是学习率，L是损失函数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述学习率λ的计算过程，包括：

其中，l_min＝10^-8，l_max＝10^-4，N代表总迭代次数，N＝5000，k为当前的迭代次数。

8.一种图像去噪的装置，其特征在于，包括：

预处理单元，用于利用图像去噪卷积模型中的输入层对获取到的图像数据中的像素值进行预处理，得到待计算数据；其中，所述图像去噪卷积模型为利用卷积神经网络构建得到；

计算单元，用于利用图像去噪卷积模型中的卷积层对所述待计算数据进行计算，得到计算结果；

标准化处理单元，用于利用图像去噪卷积模型中的预测层将所述计算结果进行标准化处理，得到标准化图像数据。