[发明专利]一种基于实际相机噪声建模的视频去噪方法有效
| 申请号： | 201910518690.2 | 申请日： | 2019-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN110246105B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 王伟;陈鑫 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;H04N5/21;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于实际相机噪声建模的视频去噪方法。具体步骤如下：(1)探索成像过程中主要噪声的物理成因并建立噪声分布的数学模型；(2)基于建立的噪声模型，进行模型参数标定，生成符合实际的噪声视频训练集；(3)设计视频去噪和增强神经网络，联合空间和时间信息来对噪声进行抑制削弱；(4)训练优化神经网络，利用合成和实采的视频数据集验证方法的实用性。本发明的去噪方法适用于弱光视频去噪，在国防军事、安防监控、科学研究环境保护等领域具有非常重要的应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 实际 相机 噪声 建模 视频 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于实际相机噪声建模的视频去噪方法，特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立弱光环境的实际噪声数学模型，该模型中包括动态条纹噪声、噪声通道间联系以及截断影响；步骤2，利用实际相机的噪声对步骤1的数学模型的参数进行标定，生成符合实际情形的噪声视频训练集；步骤3，构建视频去噪和增强神经网络，联合空间和时间信息对噪声进行抑制削弱；步骤4，利用步骤2生成的噪声视频训练集以及实际采集的弱光视频数据集来训练优化所述神经网络。
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