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申请/专利权人：温州大学大数据与信息技术研究院
摘要：本发明一种基于隐噪声先验的高光谱图像去噪方法和系统。本发明构建并训练了包含隐噪声提取模块、基于门控的噪声去除模块和多通道恢复模块的高光谱图像去噪模型，隐噪声提取模块为改进的transformer模块，其获取特征图经过形状重塑得到的K和V和一个带有噪声先验信息的Q′，从而得到噪声隐信息；基于门控的噪声去除模块利用所述噪声隐信息消除被噪声污染的像素点得到去噪后的特征图；多通道恢复模块为基于TOP‑K注意力机制的transformer模块，其对去噪后的特征图进行自注意力计算，恢复丢失的像素信息，输出恢复后的特征图。本发明可以精确地处理受复杂噪声破坏的高光谱图像，实现有效去噪。
主权项：1.一种基于隐噪声先验的高光谱图像去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.构建高光谱图像去噪模型；所述高光谱图像去噪模型包括U型编码器-解码器网络U-Net、隐噪声提取模块、基于门控的噪声去除模块和多通道恢复模块；其中，U-Net中的编码器接收输入数据并输出特征图；隐噪声提取模块为改进的transformer模块，其根据所述特征图得到噪声隐信息；基于门控的噪声去除模块利用所述噪声隐信息消除被噪声污染的像素点得到去噪后的特征图；多通道恢复模块为基于TOP-K注意力机制的transformer模块，其对去噪后的特征图进行自注意力计算，恢复丢失的像素信息，输出恢复后的特征图；U-Net中的解码器获取多通道恢复模块的输出，解码得到最终去噪后的图像；S2.利用训练数据对所述高光谱图像去噪模型进行训练，得到训练好的高光谱图像去噪模型；S3.对于待去噪的高光谱数据，利用S2得到的高光谱图像去噪模型进行去噪，得到去噪后的高光谱图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 温州大学大数据与信息技术研究院 一种基于隐噪声先验的高光谱图像去噪方法和系统
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