[发明专利]基于多尺度混合注意力残差网络的图像去噪方法及装置有效
| 申请号： | 202010144583.0 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111311518B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 王好谦;胡小婉;张永兵 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 主分类号： | G06V10/30 | 分类号： | G06V10/30;G06V10/52;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 王震宇 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于多尺度混合注意力残差网络的图像去噪方法及装置，其中建立基于多尺度混合注意力残差(MR‑MA)网络结构，通过上半部分的多尺度残差网络模块分支中三种不同像素尺寸大小的卷积核提取多尺度的底层特征信息，并通过下半部分混合注意力网络分支获得图像非局部混合注意力信息；使用乘法连接将两个分支提取的特征进行融合并加入全局跳跃连接，并在网络堆叠多尺度残差模块以捕获特征间的不同尺度相关性；利用训练集及各层次特征,预训练出深度多尺度混合注意力残差神经网络,利用网络多尺度的低级别和高级别的特征从分层特征中学习混合的局部和全局注意力信息；利用训练好的网络对输入的噪声图像进行去噪。利用本发明可实现高质量的图像去噪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 混合 注意力 网络 图像 方法 装置 | ||
【主权项】：
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