申请/专利权人：北京猿力未来科技有限公司

申请日：2023-12-05

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117611482A

主分类号：G06T5/70

分类号：G06T5/70;G06T5/50;G06V10/774;G06V10/44;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/094

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明实施例提供图像去噪、图像生成、试卷图像去噪方法及装置，其中图像去噪方法包括：获取待去噪图像；将待去噪图像输入图像去噪模型进行去噪处理，获得目标图像，其中，图像去噪模型基于多个样本噪声图像训练得到，样本噪声图像为将初始图像输入生成对抗网络生成，生成对抗网络基于样本背景图像与目标背景图像之间的损失训练得到，目标背景图像经生成对抗网络将合成噪声域的样本背景图像转换为真实噪声域的参考噪声图像后、对参考噪声图像转换至合成噪声域得到。丰富了噪声样本集，无需人工生成噪声样本集，同时采用生成对抗网络生成的样本噪声图像更逼近真实的噪声图像，基于该样本噪声图像训练的图像去噪模型可以提升去噪效果。

主权项：1.一种图像去噪方法，其特征在于，包括：获取待去噪图像；将所述待去噪图像输入图像去噪模型进行去噪处理，获得目标图像，其中，所述图像去噪模型基于多个样本噪声图像训练得到，所述样本噪声图像为将初始图像输入生成对抗网络生成，所述生成对抗网络基于样本背景图像与目标背景图像之间的损失训练得到，所述目标背景图像经所述生成对抗网络将合成噪声域的所述样本背景图像转换为真实噪声域的参考噪声图像后、对所述参考噪声图像转换至所述合成噪声域得到。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京猿力未来科技有限公司 图像去噪、图像生成、试卷图像去噪方法及装置

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