[发明专利]一种基于压缩神经网络的图像去噪方法有效

专利信息
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: 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】:
暂无信息
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