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一种基于傅里叶嵌入的遥感图像去噪方法 

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申请/专利权人:西南石油大学

摘要:一种基于傅里叶嵌入的遥感图像去噪方法,属于图像处理技术领域。本发明将傅里叶特征作为先验知识,为了捕捉图像中的噪声点并恢复其细节特征,将其连接嵌入到去噪网络中的细节恢复块中,并结合多尺度残差块集成局部与全局特征,后通过选择性特征融合块整合不同层级上各自独立且互补性强的特征表达并选择性地突出有用特征,通过残差学习技术,最终对图像的高斯噪声进行预测最终将噪声图像与网络结构预测的噪声作差最终得到干净的图像。此外为了提升去噪后结果的视觉感观,设计联合损失函数来训练模型。本发明与现有技术相比,主要解决了去噪过程中因细节特征丢失和提取不足导致模型表达能力受限的问题,增强了图像细节结构的保留和恢复能力。

主权项:1.一种基于傅里叶嵌入的遥感图像去噪方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、读取数据集,对图像进行数据增强;步骤二、分别搭建多尺度残差块MRB和细节信息恢复块DIRB,多尺度残差块为上支路,边细节信息恢复块为下支路;步骤三、搭建选择性特征融合块SFFB;步骤四、经过去噪网络得到噪声近似值,最后由需要处理的原图像与噪声相似值相减得到去噪后的图像,并设计联合损失函数进行优化。

全文数据:

权利要求:

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