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公开(公告)号:CN114240797A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111579290.6
申请日:2021-12-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种OCT图像去噪方法、装置、设备及介质,该方法包括如下步骤:获取OCT图像形成样本数据集,所述样本数据集分为训练集和验证集;构建OCT图像去噪的特征融合注意力密集网络,所述特征融合注意力密集网络的主体结构为稀疏块、特征增强块、注意力机制和一个重构块,用于对OCT图像去噪;将样本数据集输入所述特征融合注意力密集网络中进行训练和测试,直至收敛;将待检测的图像输入到训练好的特征融合注意力密集网络中进行处理,获得去噪处理后的清晰OCT图像。本发明在原有深度卷积网络的基础上提出了一种用于递进式特征融合注意力密集网络,基于该网络可有效的进行OCT图像噪声的去除。
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公开(公告)号:CN113792640B
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202111044073.7
申请日:2021-09-07
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于DenseNet的海洋遥感图像噪声识别方法,包括步骤:获取海洋遥感图像,对海洋遥感图像进行多尺度特征提取,通过提取浅层特征的信息构建噪声图像数据集;对海洋遥感图像信息进行分析,将海洋遥感图像使用高频分解进行预处理;对DenseNet网络进行改进,增加网络底层的语义信息并与高级语义信息进行融合,形成一个新的特征增强块;将步骤S103所获得的特征增强块改进为Dense Block模块,在其网络结构中增加密集连接的密集块,再将形成的新的网络输入到注意力机制网络中;将改进后的Dense Block模块与DenseNet网络进行结合,获得海洋遥感图像识别后的噪声图像。所述方法具有计算复杂度低、去噪时间短、效果好的优点。
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公开(公告)号:CN113792640A
公开(公告)日:2021-12-14
申请号:CN202111044073.7
申请日:2021-09-07
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于DenseNet的海洋遥感图像噪声识别方法,包括步骤:获取海洋遥感图像,对海洋遥感图像进行多尺度特征提取,通过提取浅层特征的信息构建噪声图像数据集;对海洋遥感图像信息进行分析,将海洋遥感图像使用高频分解进行预处理;对DenseNet网络进行改进,增加网络底层的语义信息并与高级语义信息进行融合,形成一个新的特征增强块;将步骤S103所获得的特征增强块改进为Dense Block模块,在其网络结构中增加密集连接的密集块,再将形成的新的网络输入到注意力机制网络中;将改进后的Dense Block模块与DenseNet网络进行结合,获得海洋遥感图像识别后的噪声图像。所述方法具有计算复杂度低、去噪时间短、效果好的优点。
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公开(公告)号:CN114240797B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202111579290.6
申请日:2021-12-22
Applicant: 海南大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种OCT图像去噪方法、装置、设备及介质,该方法包括如下步骤:获取OCT图像形成样本数据集,所述样本数据集分为训练集和验证集;构建OCT图像去噪的特征融合注意力密集网络,所述特征融合注意力密集网络的主体结构为稀疏块、特征增强块、注意力机制和一个重构块,用于对OCT图像去噪;将样本数据集输入所述特征融合注意力密集网络中进行训练和测试,直至收敛;将待检测的图像输入到训练好的特征融合注意力密集网络中进行处理,获得去噪处理后的清晰OCT图像。本发明在原有深度卷积网络的基础上提出了一种用于递进式特征融合注意力密集网络,基于该网络可有效的进行OCT图像噪声的去除。
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