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公开(公告)号：CN116563144A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310434790.3
申请日：2023-04-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于动态注意力的密集型LSTM残差网络去噪方法，包括了构造训练数据集，对训练数据集进行预处理操作；使用动态注意力机制和密集型LSTM残差网络构建去噪模型；设置网络去噪模型的超参数和损失函数，对训练数据集添加不同等级的噪声并进行训练，得到训练后的网络模型；采用训练后的网络模型进行图像去噪测试，用结构相似性和峰值信噪比评估去噪效果。本方法具有提升降噪性能和成像质量的有益效果，有效地提升图像质量，有利于为后续的图像分类、分割、识别与跟踪等高层图像理解与分析任务。
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