一种图像去雾去噪方法、装置、设备及存储介质.pdf
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一种图像去雾去噪方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种图像去雾去噪方法、装置、设备及计算机可读存储介质,其方法包括:根据暗原色先验原理、大气散射模型及TVBH模型构建H‑TVBH模型;获取原始图像,计算原始图像的初始透射率和大气光值;将原始图像、初始透射率及大气光值输入到H‑TVBH模型中,对H‑TVBH模型进行求解,得到去雾去噪图像。本申请公开的上述技术方案,通过所构建的H‑TVBH模型实现对原始图像的去雾去噪处理,从而达到较好的图像处理效果,而且由于TVBH模型中的规则项可以保持图像边缘细节,因此,则结合TVBH模型所得到的H‑TVBH模
一种图像去噪方法、装置及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种图像去噪方法、装置及存储介质,方法包括:利用预设采样数据集,对预设U形神经网络进行神经结构搜索,搜索出满足预设收敛条件的第一降采样单元和第一上采样单元;对第一降采样单元和第一上采样单元,基于单元内算子在搜索期间架构参数变化趋势进行算子筛选,得到第二降采样单元和第二上采样单元;基于第二降采样单元和第二上采样单元生成非盲去噪子网络;获取噪声估计子网络,并利用噪声估计子网络和非盲去噪子网络,对待去噪图像进行去噪处理,得到已去噪图像。
图像去噪方法、系统、设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种图像去噪方法、系统、设备及存储介质,它们是一一对应的方案,方案中:通过使用双注意力Transformer模块在空间和通道维度上充分挖掘图像特征,提高网络对图像纹理和结构的重建和增强效果,保证了复原图像(去噪后的图像)的质量。经过图像去噪处理的图像有助于在图像识别,检测和分割等高级计算机视觉任务中发挥更好的成效。
图像去噪方法、装置、电子设备与存储介质.pdf
本发明提供了一种图像去噪方法、装置、电子设备与存储介质,图像去噪方法,包括:获取输入图像;确定所述输入图像中像素点的噪声强度;基于所述噪声强度,对所述输入图像进行双边滤波,得到基础层信息;并基于所述基础层信息与所述输入图像,确定细节层信息,所述细节层信息中记录了每个像素点对应的差异值,所述差异值表征了所述输入图像中像素点的取值相对于所述基础层信息的差异;将所述差异值转换至频率域,并进行去噪,得到频率域处理后信息;合并所述频率域处理后信息与所述基础层信息,得到合并图像;对所述合并图像与所述输入图像进行联合双
图像去噪方法、装置、存储介质和电子设备.pdf
本公开涉及一种图像去噪方法、装置、存储介质和电子设备,属于图像处理领域,能够在把噪声去除干净的同时,非常好地保留图像的纹理细节。一种图像去噪方法,包括:获取待去噪图像阵列,该阵列中每个像素只包含一个颜色分量,在待去噪图像阵列的中心像素所在行列的隔行和/或隔列位置处存在着与中心像素相同颜色分量的中心像素隔行列像素,在紧邻中心像素的紧邻像素所在行列的隔行和/或隔列位置处存在着与紧邻像素相同颜色分量的紧邻像素隔行列像素;基于中心像素与中心像素隔行列像素的差值以及紧邻像素与紧邻像素隔行列像素的差值,确定各个中心像