[发明专利]一种图像去噪神经网络训练方法

权利要求书

1.一种图像去噪神经网络训练方法，其特征在于，包括：

步骤1：构建图像去噪数据集，将数据集中的图像修剪成统一尺寸，并进行数据增强处理；

步骤2：利用步骤1得到的图像去噪数据集对图像去噪神经网络进行模型训练，在训练的过程中，每一层卷积网络在经过卷积核卷积之后，对输出的特征图参数进行归一化处理；

其中，对参数进行归一化处理包括：

对于特征图的每个批量，按通道数C将像素分成X组，每个组有C/X个通道；

在每个组中，间隔M个通道进行采样，即每个组共采样（C/X）/M个通道；

对于每个组，对采样的不同通道的像素求均值和标准差，再使用求得的均值和方差对本组中各通道的像素数据做归一化，获得0~1分布。

2.根据权利要求1所述的图像去噪神经网络训练方法，其特征在于，计算均值和标准差的公式如下：

其中，为包含四个维度的特征图，四个维度分别为批量、宽度、高度、通道；W为特征图的宽度，H为特征图的高度，h为高度维度起始位置，w为宽度维度起始位置。

3.根据权利要求1或2所述的图像去噪神经网络训练方法，其特征在于，X取2~8之间的自然数，M取2或4。