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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种基于自监督的协同掩码解缠网络斑点图像降噪方法，基于协作掩模的去噪分支和原始噪声图像作为输入的端到端去噪分支，两个分支相互促进、相互学习；两个分支使用编码器来提取潜在空间中的干净图像和噪声分量，同时，通过噪声校准模块来校正噪声统计并去除噪声分量中不需要的图像细节，以帮助生成满足散斑噪声真实统计分布的后续噪声图像，利用估计的干净图像分量与合成噪声图像构成合成数据对，从而实现构建自监督模型训练以实现OCT图像降噪，可以有效地去除散斑噪声。
主权项：1.一种基于自监督的协同掩码解缠网络斑点图像降噪方法，其特征在于：所述降噪方法如下：1将原始噪声图像分别加上随机掩码图和互补随机掩码，得到互补的两个原始掩码噪声图像；2将互补的两个原始掩码噪声图像的一路同时依次输入到第一分支提取散斑噪声编码解码器、第一分支噪声校正模块，得到两个校正后第一分支散斑噪声图像；将互补的两个原始掩码噪声图像的一路同时依次输入到第一分支重建潜在无噪声图像编码解码器、掩码映射器，得到第一分支降噪图像；将原始噪声图像一路依次输入到第二分支提取散斑噪声编码解码器、第二分支噪声校正模块得到校正后第二分支散斑噪声图像；将原始噪声图像另一路输入第二分支重建潜在无噪声图像编码解码器得到第二分支降噪图像；3将第二分支降噪图像和第一分支降噪图像组合后与校正后第二分支散斑噪声图像相乘生成合成散斑图像；4合成散斑图像经合成图像编码解码器生成最终降噪图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于自监督的协同掩码解缠网络斑点图像降噪方法
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