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申请/专利权人：西安邮电大学
摘要：本发明属于图像去噪领域，公开了一种碑刻书法图像去噪模型建立、去噪方法及系统，通过采集碑刻书法图像数据集，进行预处理和剪裁，构造对抗卷积神经网络并进行训练，获得碑刻书法图像去噪的多层卷积神经网络，利用训练所得到的碑刻书法图像特征对还有噪声的碑刻书法图像提取特征并进行去噪，最终得到去除噪声后的碑刻书法图像，本发明提供的方法通过对对抗卷积神经网络的改进，使用卷积长短期记忆体用于去噪网络更加关注于噪声的部分，并对损失函数进行了修改，使得网络能够获取更多的局部和全局特征，提高了基于多层对抗卷积神经网络的碑刻书法图像去噪方法的准确率。
主权项：1.一种碑刻书法图像去噪的模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集多幅含噪声的碑刻书法图像，对每幅碑刻书法图像进行裁剪，获得含噪声的碑刻书法图像样本集；对碑刻书法图像样本集中的每一幅图像分别进行预处理和人工去噪，获得不含噪声的碑刻书法图像样本集；步骤2：建立生成对抗网络，多层对抗生成网络包括生成器和判别器，所述的生成器用于提取含噪声的碑刻书法图像的特征图进行去噪，所述的判别器用于对生成器输出的去噪结果进行评判获得评判参数，评判参数包括像素差异值和对抗损失值；所述的生成器包括去噪自编解码器和多个渐进网络单元，所述的去噪自编解码器用于去除或减弱含噪声的碑刻书法图像的特征图中的噪声，每个渐进网络单元用于生成不同关注度的噪声图，每个渐进网络单元的输入为前一个渐进网络单元的输出且最后一个渐进网络单元输出含噪声的碑刻书法图像的特征图；其中，每个渐进网络单元包含了依次相连的6个残差网络、1个卷积长短期记忆体和1个卷积层，所述的去噪自编解码器包括多个卷积层、多个反卷积层和多个空洞卷积层，所述去噪自编解码器的卷积层之间存在跳跃连接；步骤3：将含噪声的碑刻书法图像样本集作为训练集，将对应的不含噪声的碑刻书法图像样本集作为标签集，训练对抗生成网络，训练完成后获得碑刻书法图像去噪模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安邮电大学 一种碑刻书法图像去噪模型建立、去噪方法及系统
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