公开(公告)号：CN119722505A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411682390.5

申请日：2024-11-22

Applicant: 江南大学

Inventor： 方伟 ,  张正焕 ,  董万里 ,  王嵘瑾 ,  陆恒杨 ,  朱书伟

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种自监督图像降噪的神经网络结构搜索方法，属于神经网络结构搜索和图像降噪领域。所述方法设计了多尺度编码器的搜索空间，使网络结构可以融合不同尺度提取的特征信息，恢复出更多的图像细节，有利于发现降噪效果更好的网络结构；本发明基于多尺度编码器的搜索空间，提出了一种改进的遗传算法对网络结构进行搜索，设计了粗粒度种群初始化方法、距离引导的父代选择方法和基于模块化的交叉变异操作，提升了遗传算法的搜索能力。相比现有的自监督图像降噪方法和神经网络结构方法，可以达到更好的降噪效果；实验结果证明，本发明的自监督图像降噪神经网络结构搜索方法可以有效地发现降噪效果更好的网络结构。