[发明专利]一种基于深度学习的降噪方法、装置、存储介质及设备在审
| 申请号： | 202010344307.9 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113643188A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 刘应;孙岳 | 申请（专利权）人： | 浙江宇视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州市滨江区西兴街道江陵路*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种基于深度学习的降噪方法、装置、存储介质及设备。该方法包括：获取低照度场景下的基础格式数据，并对所述基础格式数据进行预处理，得到预处理结果；将所述预处理结果输入至预先训练完成的降噪模型；其中，所述降噪模型是根据在预设数量个场景中对每个场景采用不同曝光时长得到的训练样本对进行训练得到的；获取所述降噪模型的降噪输出结果；其中，所述降噪输出结果的格式为基础格式。通过执行本技术方案，可以实现通过深度学习模型，对低照度图像进行降噪的同时，还能够有效的保护图像细节，提高降噪效果的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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