一种基于多尺度并行门控神经网络的图像降噪方法.pdf
论文****酱吖
亲,该文档总共13页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
一种基于多尺度并行门控神经网络的图像降噪方法.pdf
本发明公开了一种基于多尺度并行门控神经网络的图像降噪方法,包括以下步骤:将清晰图像和与清晰图像对应的噪声图像作为一个训练样本,以此构建训练集;构造图像降噪网络,该图像降噪网络包括用于提取图像特征的特征提取单元、用于对提取的图像特征进行逐步降噪的降噪处理单元、以及用于对降噪后的特征进行融合的特征重建单元;其中,降噪处理单元包含7个依次连接的多尺度门控模块;利用训练集训练图像降噪网络,获得图像降噪模型;应用时,将噪声图像输入至图像降噪模型中,经计算输出降噪图像。该方法能够充分利用多尺度信息,在去除噪声的同时最
基于多尺度卷积组与并行的卷积神经网络图像去噪方法.pdf
本发明公开了基于多尺度卷积组与并行的卷积神经网络图像去噪方法,具体为:步骤1、准备训练集,选择合适的数据集作为训练集中的原始图像,并对其进行预处理操作,采用高斯白噪声模拟真实噪声并加入到原始图像中,作为与之对应的噪声图像;步骤2、构建网络模型,结合多尺度卷积组与并行的卷积网络方式搭建网络模型;步骤3、根据步骤2中所构建的网络模型设置网络的超参数、损失函数和优化算法;步骤4、进行网络训练,使用步骤2中的构建网络模型来分别训练单噪声训练集和多噪声训练集,来得到多个与训练集相对应的网络模型;步骤5、测试网络性能
一种基于多尺度并行CNN的图像去噪方法.pdf
本发明公开一种基于多尺度并行CNN的图像去噪方法,包括五步。步骤一,搭建多尺度并行卷积神经网络模型,其中只有卷积层和激活层,同时加入了残差学习;步骤二,设置多尺度并行卷积神经网络模型的训练参数;步骤三,选取训练集,并对选取的训练图像进行裁剪、翻转等操作,以增强训练集的数量;步骤四,选取均方误差作为损失函数,并以最小化损失函数来训练多尺度并行卷积神经网络模型,得到图像去噪模型;步骤五,将任意大小的噪声图像输入到图像去噪模型,输出即为去噪后的干净图像。本发明在去噪的同时能尽可能的保留图像的边缘信息和细节信息,
基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备.pdf
一种基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备,方法包括:获取待处理图像,基于待处理图像构建图像金字塔;针对待处理图像中的每个需要滤波的当前像素点:从图像金字塔中查找与当前像素点相关的关联像素点,基于当前像素点和关联像素点计算关联像素点的空域滤波权重,并基于空域滤波权重得到当前像素点的滤波结果;基于每个当前像素点的滤波结果,得到待处理图像的降噪结果。该方法和装置通过构建图像金字塔,将原本的单尺度的像素点匹配通过图像金字塔扩展到多尺度,不仅能够使用到图像的多尺度信息,还能够使得更多点参与到空域滤波当中,从而
基于多尺度核预测卷积神经网络的蒙特卡洛渲染图降噪方法.pdf
本发明公开了基于多尺度核预测卷积神经网络的蒙特卡洛渲染图降噪方法,涉及图像降噪技术领域。其包括获取数据集后对其中图像数据预处理得到漫反射组件和镜面反射组件;构建多尺度核预测卷积神经网络模型,对其网络参数初始化得到初始化的核预测卷积神经网络模型;将漫反射组件和镜面反射组件输入初始化的多尺度核预测卷积神经网络模型,使用Adam算法根据L1损失函数计算的误差对其训练得到训练好的多尺度核预测卷积神经网络模型;使用训练好的模型对低采样数下蒙特卡洛渲染得到的噪点图的漫反射组件和镜面反射组件进行降噪,对降噪结果数据相加