申请/专利权人：中国科学院微电子研究所

申请日：2022-08-22

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117670705A

主分类号：G06T5/70

分类号：G06T5/70;G06T5/80;G06T5/60;G06T3/4038;G06T3/4046;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明涉及一种自适应拜尔图像的降噪方法及装置，属于图像降噪领域。本发明通过对拜尔图像进行预处理得到第一拜尔图像；统一第一拜尔图像与神经网络降噪模型预设的Bayer格式，得到第二拜尔图像；将第二拜尔图像输入神经网络降噪模型进行降噪处理，得到第三拜尔图像；通过逆翻转第三拜尔图像，使图像的Bayer阵列格式与待处理拜尔图像一致，得到最终的降噪图像。本发明通过统一拜尔图像与神经网络降噪模型预设的Bayer格式，使神经网络降噪模型不受原始拜尔图像格式的限制，更方便的应用神经网络降噪模型对图像进行降噪处理；本发明的神经网络降噪模型引入了可分离卷积模块和注意力模块，提升了降噪效果。

主权项：1.一种自适应拜尔图像的降噪方法,其特征在于，包括如下步骤：获取待处理拜尔图像；对所述待处理拜尔图像进行预处理，得到第一拜尔图像；统一所述第一拜尔图像与神经网络降噪模型预设的Bayer格式，得到第二拜尔图像；将所述第二拜尔图像输入所述神经网络降噪模型进行降噪处理，得到第三拜尔图像；逆翻转所述第三拜尔图像，得到最终降噪图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院微电子研究所 一种自适应拜尔图像的降噪方法及装置

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