公开(公告)号：CN115456908A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211192386.1

申请日：2022-09-28

Applicant: 复旦大学

Inventor： 谭伟敏 ,  颜波 ,  黄辰宇

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于构造成对噪声样本的鲁棒的自监督图像去噪方法。本发明方法包括：通过预去噪网络获取带噪图像的粗糙去噪图像；以组为单位将原始带噪图像与粗糙去噪图像做差得到近似真实分布的噪声；将成组的噪声执行组内循环移位操作两次，其结果分别与粗糙去噪图像相加，得到两组成对带噪样本；利用构造的成对带噪样本和一个不确定性感知的损失函数训练一个双分支去噪网络，使其去噪性能和鲁棒性得以提升。实验结果表明，本方法克服了之前自监督图像去噪方法的缺陷，有效提升了去噪图片的清晰度，同时本方法中构造带噪样本的方式具有较强的实用价值。

公开(公告)号：CN114820355A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210370646.3

申请日：2022-04-10

Applicant: 复旦大学

Inventor： 颜波 ,  谭伟敏 ,  黄辰宇

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于不确定性感知的无监督图像去噪方法。本发明方法包括：构建提取平滑噪声模块和粗糙去噪网络，实现对噪声块的模拟以及对图像进行粗糙去噪；构建建模偶然不确定性的网络，估计噪声图像中不确定性高的像素，生成不确定性图，指导下一阶段的网络进行去噪；构建精去噪网络，通过不确定性图加权目标函数来引导网络降低不确定性对去噪过程的影响，使网络达到更好的去噪效果。实验结果表明，本发明可以有效去除图像中的噪声，并且去噪图像具有较好的纹理结构和视觉质量。

公开(公告)号：CN114820355B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202210370646.3

申请日：2022-04-10

Applicant: 复旦大学

Inventor： 颜波 ,  谭伟敏 ,  黄辰宇

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/10 ,  G06T5/60 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于不确定性感知的无监督图像去噪方法。本发明方法包括：构建提取平滑噪声模块和粗糙去噪网络，实现对噪声块的模拟以及对图像进行粗糙去噪；构建建模偶然不确定性的网络，估计噪声图像中不确定性高的像素，生成不确定性图，指导下一阶段的网络进行去噪；构建精去噪网络，通过不确定性图加权目标函数来引导网络降低不确定性对去噪过程的影响，使网络达到更好的去噪效果。实验结果表明，本发明可以有效去除图像中的噪声，并且去噪图像具有较好的纹理结构和视觉质量。