龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公开了基于卷积字典和深度展开的图像去噪方法，属于计算机视觉技术领域，该方法包括：以清晰图像为基础构造噪声图像，并将其与对应清晰图像组成的样本对，然后划分样本对为训练集和测试集；设计具有隐式先验的字典学习模型，并使用相应的优化算法以求解这个模型；结合深度学习相关理论，将字典推广为卷积层，并构建相应的深度展开网络；使用训练集训练展开网络，获得训练好的模型，并利用测试集测试模型去噪性能。本发明方法将通用字典学习模型与深度展开结合，通过迭代求解三个子问题，借助深度学习技术，以可解释性的方式增强展开网络的去噪的效率，提升模型在彩色图片和灰度图片等场景下的图像去噪性能。
主权项：1.一种基于卷积字典学习和深度展开的图像去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、以清晰图像为基础构造噪声图像，并将其与对应清晰图像组成的样本对，然后划分样本对为训练集和测试集；步骤2、设计具有隐式先验的字典学习模型，并使用相应的优化算法以求解这个模型；步骤3、针对步骤2中的优化求解方法，结合深度学习相关理论构建相应的深度展开网络；步骤4、使用步骤1取得的训练集训练步骤3确定的展开网络，获得训练好的网络模型；步骤5、使用步骤1取得的测试集对步骤4训练的网络模型进行测试，获得图像去噪结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于卷积字典学习和深度展开的图像去噪方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号