[发明专利]一种基于压缩神经网络的图像去噪方法有效
申请号: | 201911008829.5 | 申请日: | 2019-10-23 |
公开(公告)号: | CN111563846B | 公开(公告)日: | 2021-10-26 |
发明(设计)人: | 付立军;陈德运;李骜;孙玲;杨海陆 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨理工大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150080 黑龙江省哈尔*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于压缩神经网络的图像去噪方法。首先将噪声图像进行分块来降低训练模型的代价,随后经过压缩神经网络进行图像去噪,增强机制、空洞卷积融合到所发明的去噪网络中提高去噪的性能,最后利用全局残差操作得到干净的图像。去噪网络由增强块和压缩块组成。增强块包括子网络、一个卷积层及激活函数、空洞卷积及激活函数,二个子网络通过Concat操作被连接到一起,增强捕获特征的鲁棒性,之后经过卷积层和激活函数对上述提取的特征信息进行继续学习。压缩块是用来压缩网络的参数和减少模型的训练代价。压缩模块包括卷积及激活函数、普通的卷积及激活函数和卷积层。这里的空洞卷积能提高去噪网络的性能。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 压缩 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】:
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