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    • 54. 发明授权
    • 一种图像降噪系统、方法及降噪神经网络训练方法
    • CN116385280B
    • 2024-01-23
    • CN202310027337.0
    • 2023-01-09
    • 爱芯元智半导体(上海)有限公司
    • 周杰旻
    • G06T5/70G06T5/60G06T5/50G06T5/20G06T5/10G06N3/0464G06N3/084
    • 本申请提供一种图像降噪系统、方法及降噪神经网络训练方法,涉及图像处理技术领域。采用本申请提供的图像降噪系统,降噪神经网络不直接输出降噪后的图像,而是输出n张残差图像,每一残差图像的像素值为不同频段的噪声的负值,即降噪神经网络输出不同频段的噪声的残差。通过相应配置不同频段的残差对应衰减因子,上述残差乘上各自对应的衰减因子,再将该残差加回降噪前的图像,得到最终的降噪后的图像。由于衰减因子为相应配置,可以根据需求对(56)对比文件周生笛.面向实际图像的联合噪声估计与去除研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑.2022,第2022年卷(第1期),I138-1829.傅雪阳.领域知识驱动的深度学习单幅图像去雨研究.中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑.2020,第2020年卷(第12期),I138-12.Yan Wang 等.Multi-scale AttentionNetwork for Single Image Super-Resolution.arXiv.2022,1-13.Yongliang Tang 等.Deep Inception-Residual Laplacian Pyramid Networks forAccurate Single-Image Super-Resolution.IEEE Transactions on NeuralNetworks and Learning Systems.2019,第31卷(第5期),1514-1528.Jiayu Ou 等.Single-image super-resolution based on multi-branch residualpyramid network.Journal of Real-TimeImage Processing.2021,2569-2581.Sung-Jin Cho 等.Parallel FeaturePyramid Network for Image Denoising.2020IEEE International Conference on ConsumerElectronics (ICCE).2020,1-2.Long Bao 等.Real Image DenoisingBased on Multi-Scale Residual Dense Blockand Cascaded U-Net with Block-Connection.2020 IEEE/CVF Conference onComputer Vision and Pattern RecognitionWorkshops (CVPRW).2020,1823-1831.Jiqing Chen 等.An image denoisingmethod of picking robot vision based onfeature pyramid network.Journal of FoodProcess Engineering.2022,1-16.