公开(公告)号：CN117853734A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311714505.X

申请日：2023-12-13

Applicant: 中国科学院自动化研究所 ,  中国科学院数学与系统科学研究院

Inventor： 聂祥丽 ,  吕佳莹 ,  黄夏渊 ,  杨希涵 ,  张波 ,  乔红

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供一种基于自监督持续学习的无人系统图像多噪声干扰抑制方法，包括：对目标图像的噪声类型和/或噪声强度进行估计得到估计噪声类型和/或估计噪声强度；从自监督持续学习神经网络中选择与对应的自监督持续学习神经网络分支，对目标图像进行去噪处理；网络的训练过程包括：以同一个类型和/或强度的噪声图像对应一个任务，对至少一个类型和/或强度的噪声图像进行多任务划分，得到噪声图像数据集；对至少一个任务的噪声图像数据集分别执行第一过程，并将最后一次第一过程中更新后的自监督持续学习神经网络作为完成训练的自监督持续学习神经网络；使网络能处理不同强度或不同类型的噪声图像，提高图像去噪的准确程度。