申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2023-10-30

公开（公告）日：2024-01-30

公开（公告）号：CN117474789A

主分类号：G06T5/70

分类号：G06T5/70;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于多类替换细化和多分支盲点网络的自监督图像去噪方法。本发明方法包括以下步骤：首先，利用不同步长的像素混洗下采样模块来消除噪声的空间相关性问题，采用完全的自监督去噪。然后，本发明又提出了一种新的多类替换细化模块，进一步消除噪声的空间相关性且可以在没有任何额外参数的情况下提高网络的性能。最后，本发明利用多分支结构来补偿去噪过程中图像的信息损失，进而本发明可以用于实际应用。

主权项：1.一种基于多类替换细化和多分支盲点网络的自监督图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、利用不同步长的像素混洗下采样模块来消除噪声的空间相关性问题；步骤B、利用多分支结构来补偿去噪过程中图像的信息损失；步骤C、利用多类替换细化模块，进一步消除噪声的空间相关性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 一种基于多类替换细化和多分支盲点网络的自监督图像去噪方法

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