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基于深度学习卷积神经网络的激光光斑图像去噪的方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习卷积神经网络的激光光斑图像去噪的方法,包括以下步骤:步骤S1、图像采集:通过图像采集装置采集原始光斑灰度图像;步骤S2、光斑图像噪声分类处理:将原始光斑灰度图像输入分类器网络进行标签预测得到标签图像进行噪声分类,获得稀疏清晰图像;步骤S3、光斑图像去噪处理:将稀疏清晰图像与原始光斑灰度图像一起输入进回归网络,重建光斑图像,得到去噪后的光斑图像。使用回归网络对光斑图像进行噪声消除,将稀疏清晰图像与原始光斑图像一起馈送到回归网络以重建去噪图像,从而提高消除光斑图像随机噪声的精确度。

著录项

  • 公开/公告号CN110599413A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江苏大学;

    申请/专利号CN201910753847.X

  • 申请日2019-08-15

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号

  • 入库时间 2024-02-19 17:18:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20190815

    实质审查的生效

  • 2019-12-20

    公开

    公开

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