图像去噪方法、装置及电子设备.pdf
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图像去噪方法、装置及电子设备.pdf
本发明实施例涉及图像处理技术领域,提供一种图像去噪方法、装置及电子设备,所述方法包括:获取原始图像;对原始图像进行第一滤波处理,得到第一滤波图像;对原始图像进行第二滤波处理,得到第二滤波图像;将原始图像和第一滤波图像进行块匹配,以确定出第一滤波图像中的所有边界点;依据边界点将第一滤波图像和第二滤波图像进行融合,得到去噪图像。与现有技术相比,本发明实施例能够在对图像进行去噪的同时有效保留图像中的细节信息,提升了去噪效果。
图像去噪方法、装置、介质及电子设备.pdf
本发明提供了图像去噪方法、装置、介质及电子设备。图像去噪方法包括:获取待处理图像并从中选取参考帧和当前帧;根据参考帧将当前帧进行内容对齐处理;计算对齐处理后的每个当前帧的像素权重;累加当前帧的像素权重得到第一权重累加图;根据第一权重累加图计算参考帧的像素权重;累加当前帧和参考帧的像素权重得到第二权重累加图;根据当前帧和参考帧的像素权重将对齐处理后当前帧和参考帧的像素值进行加权求和,得到像素权重乘积累加图;根据像素权重乘积累加图和第二权重累加图中同一位置处像素的比值,得到多帧去噪图像。该方法能够改善传统多帧
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
图像去噪模型处理方法、装置及电子设备.pdf
本申请提供一种图像去噪模型处理方法、装置及电子设备,通过在训练学生模型时,根据教师模型和学生模型输出的处理结果的边缘特征差异计算学生模型的重构损失值,实现了在所述学生模型的训练过程中基于边缘特征差异进行图像去噪知识蒸馏,可以让学生模型将学习的范围集中在图像中的边缘特征,缩小学生模型的学习范围,从而提高知识蒸馏学习带来的提升效益。
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