一种基于多尺度并行门控神经网络的图像降噪方法[发明专利]

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专利名称：一种基于多尺度并行门控神经网络的图像降噪方法专利类型：发明专利

发明人：陈耀武,李圣昱,蒋荣欣,田翔申请号：CN201910300009.7申请日：20190415公开号：CN1101260A公开日：20190830

摘要：本发明公开了一种基于多尺度并行门控神经网络的图像降噪方法，包括以下步骤：将清晰图像和与清晰图像对应的噪声图像作为一个训练样本，以此构建训练集；构造图像降噪网络，该图像降噪网络包括用于提取图像特征的特征提取单元、用于对提取的图像特征进行逐步降噪的降噪处理单元、以及用于对降噪后的特征进行融合的特征重建单元；其中，降噪处理单元包含7个依次连接的多尺度门控模块；利用训练集训练图像降噪网络，获得图像降噪模型；应用时，将噪声图像输入至图像降噪模型中，经计算输出降噪图像。该方法能够充分利用多尺度信息，在去除噪声的同时最大程度保留图像原有信息。

申请人：浙江大学

地址：310013 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

国籍：CN

代理机构：杭州天勤知识产权代理有限公司

代理人：曹兆霞

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