公开(公告)号：CN109242798A

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201811078556.7

申请日：2018-09-14

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘且根 ,  李冠玉 ,  张凤芹 ,  张明辉 ,  王玉皞

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于三段子网络表示的泊松去噪方法，包括以下步骤：步骤(a)：像素值全为1的输入图像经过卷积处理后与经过两个卷积算子的含噪图像相加，得到中间处理图像1；步骤(b)：将中间处理图像1经过一个无batch normalization层的resnet模块处理后，得到中间处理图像2；步骤(c)：对步骤(b)进一步使用两个卷积后，与像素值为1的图相加，得到最终结果；本发明继承和扩展了传统方差稳定变换方案的结构和优势，通过网络设计和监督学习的方法，利用三个子网络处理非线性学习映射，网络的拓宽大大提高了去噪性能；与传统的迭代去噪方法相比，本发明具有更好的去噪性能，特别是在低信噪比的情况下图像恢复效果更加优越。

公开(公告)号：CN109242798B

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN201811078556.7

申请日：2018-09-14

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘且根 ,  李冠玉 ,  张凤芹 ,  张明辉 ,  王玉皞

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于三段子网络表示的泊松去噪方法，包括以下步骤：步骤(a)：像素值全为1的输入图像经过卷积处理后与经过两个卷积算子的含噪图像相加，得到中间处理图像1；步骤(b)：将中间处理图像1经过一个无batch normalization层的resnet模块处理后，得到中间处理图像2；步骤(c)：对步骤(b)进一步使用两个卷积后，与像素值为1的图相加，得到最终结果；本发明继承和扩展了传统方差稳定变换方案的结构和优势，通过网络设计和监督学习的方法，利用三个子网络处理非线性学习映射，网络的拓宽大大提高了去噪性能；与传统的迭代去噪方法相比，本发明具有更好的去噪性能，特别是在低信噪比的情况下图像恢复效果更加优越。