一种基于网状结构与长距离相关性的真实图像去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于网状结构与长距离相关性的真实图像去噪方法。主要包含以下步骤：1)利用图像生成网络和真实噪声拟合方法制作数据集；2)构建基于网状结构与长距离相关性的真实图像去噪网络模型；3)联合第一步制作的额外数据集与第二步的真实去噪网络模型进行分阶段训练；4)将待去噪测试集输入网络得到去噪结果图像。相比于很多传统方法或者深度学习算法，本方法主要在真实去噪上进行提升，通过拟合生成额外的真实噪声数据集，并结合网状结构与长距离相关性的深度学习网络模型，使得在真实去噪能力有了明显提升，比如常用的指标如峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)。