[发明专利]多尺度融合并行稠密残差卷积神经网络图像去噪方法有效
| 申请号： | 202010021463.1 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111242862B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 罗静蕊;王婕 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 张皎 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了多尺度融合并行稠密残差卷积神经网络图像去噪方法，具体为：步骤1、构造训练数据集，得到数量充足的训练数据集；步骤2、搭建网络框架；步骤3、设置步骤2中所搭建网络框架的超参数、损失函数，选择网络优化算法优化损失函数；步骤4、训练构建的网络，根据步骤3设置的网络超参数、损失函数以及选择的网络优化算法对噪声图像数据集进行训练，得到与其对应的已训练网络模型；步骤5、对步骤4中的已训练网络模型进行去噪测试实验，并用峰值信噪比和结构相似性指数度量去噪测试图像，说明网络性能。该方法在在消除噪声的同时能够保留更多的图像轮廓和纹理信息。 | ||
| 搜索关键词： | 尺度 融合 并行 稠密 卷积 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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