公开(公告)号：CN118261816A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410211969.7

申请日：2024-02-27

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 江俊君 ,  马清 ,  周雄 ,  刘贤明 ,  马佳义

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像去噪技术领域，提供一种像素级零样本高效图像去噪方法。本发明通过从多个非局部相似块中选择中心像素来构建一个“像素库”张量，然后可以通过从像素库中随机采样像素为每个位置生成多个训练样本，也称为“伪实例”。通过利用像素级随机采样，Pixel2Pixel可获得大量的训练伪实例，打破了依赖特定训练数据的限制，降低了噪声的空间相关性。由于所提方法不需要关于噪声分布的精确先验知识和干净训练图像，因此适用于各种噪声类型和不同噪声水平。广泛的实验表明，Pixel2Pixel在各种类型的噪声上均优于现有方法。本发明充分利用图像数据的非局部自相似性来生成训练样本，仅使用输入的噪声图像，并采用高效轻量的卷积神经网络架构实现高效图像去噪。