公开(公告)号：CN111462000B

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202010188588.3

申请日：2020-03-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 于振明 ,  李宇昂 ,  陈宇迪 ,  何田田 ,  张佳颖 ,  赵睿宁 ,  徐坤

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于预训练自编码器的图像恢复方法及装置，方法包括：获取散斑图像；将散斑图像输入图像恢复网络模型，得到恢复图像；其中，图像恢复网络模型包括训练完成的第一编码器子网络和第一解码器子网络；第一解码器子网络的初始参数是根据预先训练完成的自编码器网络模型中的参数确定的，自编码器网络模型是根据第一训练集训练得到的；图像恢复网络模型是根据第二训练集训练得到的，第二训练集包括第二样本原始图像以及样本散斑图像。通过预训练自编码器网络模型，并采用训练完成的自编码器网络模型中的参数对图像恢复网络模型中的第一解码器子网络进行参数初始化，能够充分利用训练数据集信息，加快了训练时网络的收敛速度。

公开(公告)号：CN111462000A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010188588.3

申请日：2020-03-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 于振明 ,  李宇昂 ,  陈宇迪 ,  何田田 ,  张佳颖 ,  赵睿宁 ,  徐坤

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于预训练自编码器的图像恢复方法及装置，方法包括：获取散斑图像；将散斑图像输入图像恢复网络模型，得到恢复图像；其中，图像恢复网络模型包括训练完成的第一编码器子网络和第一解码器子网络；第一解码器子网络的初始参数是根据预先训练完成的自编码器网络模型中的参数确定的，自编码器网络模型是根据第一训练集训练得到的；图像恢复网络模型是根据第二训练集训练得到的，第二训练集包括第二样本原始图像以及样本散斑图像。通过预训练自编码器网络模型，并采用训练完成的自编码器网络模型中的参数对图像恢复网络模型中的第一解码器子网络进行参数初始化，能够充分利用训练数据集信息，加快了训练时网络的收敛速度。