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公开(公告)号：CN118537247B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410536123.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的红外图像优化方法及系统，包括：对初始红外图像进行目标次数的非均匀性噪声迭代叠加，并对每一次非均匀性噪声叠加结果进行独立记录，构建红外图像训练集；基于深度神经网络对红外图像训练集进行深度学习，构建扩散模型，并基于扩散模型的实测数据对扩散模型的模型参数进行更新优化；对更新优化得到的扩散模型进行部署，并基于部署结果对待处理红外图像进行红外图像去噪和增强处理，完成对红外图像的优化。保障了对红外图像处理效果的同时提高了处理效率，并在对红外图像去噪的同时保留了红外图像的细节特征，有效平衡了去噪和图像细节的关系，也确保了红外图像的优化可靠性。
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公开(公告)号：CN118537247A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410536123.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的红外图像优化方法及系统，包括：对初始红外图像进行目标次数的非均匀性噪声迭代叠加，并对每一次非均匀性噪声叠加结果进行独立记录，构建红外图像训练集；基于深度神经网络对红外图像训练集进行深度学习，构建扩散模型，并基于扩散模型的实测数据对扩散模型的模型参数进行更新优化；对更新优化得到的扩散模型进行部署，并基于部署结果对待处理红外图像进行红外图像去噪和增强处理，完成对红外图像的优化。保障了对红外图像处理效果的同时提高了处理效率，并在对红外图像去噪的同时保留了红外图像的细节特征，有效平衡了去噪和图像细节的关系，也确保了红外图像的优化可靠性。
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