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申请/专利权人：北京万龙精益科技有限公司
摘要：本发明涉及高斯‑斑状脉冲混合图像噪声的去噪方法、装置、电子设备和存储介质。去噪方法包括：分析图像噪声来源，确定图像噪声组成，所述图像噪声组成主要包括斑状脉冲噪声和高斯噪声；基于高斯‑斑状脉冲混合图像噪声的特点，确定深度学习网络结构，所述深度学习网络结构为自监督双阶段盲点网络结构，包括：在阶段一，针对斑状脉冲噪声构建U‑Net去噪模型和noisy‑noisy配对数据集，使用迭代策略进行训练，实现对斑状脉冲噪声的去除；在阶段二，基于对斑状脉冲噪声的去噪结果，针对高斯噪声设计并构建U型盲点网络BSN模型进行训练，实现对高斯噪声的去除。根据本发明提供的高斯‑斑状脉冲混合图像噪声的去噪方案，规避了传统去噪技术在应对复杂混合噪声场景时存在的固有局限性。
主权项：1.一种高斯-斑状脉冲混合图像噪声的去噪方法，其特征在于，包括：分析图像噪声来源，确定图像噪声组成，所述图像噪声组成主要包括斑状脉冲噪声和高斯噪声；基于高斯-斑状脉冲混合图像噪声的特点，确定深度学习网络结构，所述深度学习网络结构为自监督双阶段盲点网络结构，包括：在阶段一，针对斑状脉冲噪声构建U-Net去噪模型和noisy-noisy配对数据集，使用迭代策略进行训练，实现对斑状脉冲噪声的去除；在阶段二，基于对斑状脉冲噪声的去噪结果，针对高斯噪声设计并构建U型盲点网络BSN模型进行训练，实现对高斯噪声的去除。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京万龙精益科技有限公司 高斯-斑状脉冲混合图像噪声的去噪方法、装置、电子设备和存储介质
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