首页> 中国专利> 一种使用深度全卷积编码‑解码网络的图像降噪方法

一种使用深度全卷积编码‑解码网络的图像降噪方法

摘要

本发明涉及使用深度全卷积编码‑解码网络的图像降噪方法,该方法采用神经网络模型进行图像降噪,所述模型的输入为带噪声图像,输出为降噪后的图像,其特征在于,所述的模型采用对称的编码‑解码网络结构,包括依次连接的N个卷积层和N个解卷积层,其中第i个卷积层与第N+1‑i个解卷积层为对称关系,i=1,2…N,卷积层作为特征提取器,用于对图像的主要内容进行编码并消减噪声,解卷积层用于对图像的抽象内容进行解码并对图像的细节内容进行恢复。与现有技术相比,本发明在对图像的主要内容进行编码的过程中同时消减噪声,之后,解卷积层用于对图像的抽象内容进行解码并对图像的细节内容进行恢复,可最大程度保留图像的细节内容。

著录项

  • 公开/公告号CN106251303A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-12-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 同济大学;

    申请/专利号CN201610603133.7

  • 发明设计人 尤鸣宇;沈春华;王慧慧;

    申请日2016-07-28

  • 分类号G06T5/00(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵继明

  • 地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号

  • 入库时间 2023-06-19 01:11:34

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-03

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06T5/00 申请公布日:20161221 申请日:20160728

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2017-01-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20160728

    实质审查的生效

  • 2016-12-21

    公开

    公开

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