基于双树复小波变换与卷积神经网络的高频信息共享图像去噪方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于双树复小波变换与卷积神经网络的高频信息共享图像去噪方法，包括：将含噪图像输入预聚合模块获得第一阶段特征图；将第一阶段特征图输入重构网络模块进行复原处理获得第二阶段特征图；第二阶段特征图经过微调模块，聚合第二阶段特征图局部的上下文信息，获得噪声图像；将噪声图像与含噪图像相减，获得最终的复原图像。本发明将双树复小波变换与卷积神经网络相结合进行去噪，在实现端到端去噪的同时，消除混叠和棋盘格现象，恢复图像的结构语义；将特征图变换到频域中处理分析，实现高频子带特征图之间信息共享，高频子带特征图与低频子带特征图之间信息共享，强化网络对图像纹理和噪声区域的学习。