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龍圖騰網(wǎng)獲悉東北大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像顏色空間特性的圖像去噪方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116188325B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310341880.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/70；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像顏色空間特性的圖像去噪方法是由龐愫;張偉;朱志良;于海設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-03-31向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像顏色空間特性的圖像去噪方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像顏色空間特性的圖像去噪方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明考慮到圖像的成像原理，利用噪聲對(duì)于不同顏色通道的影響，對(duì)圖像進(jìn)行初步的處理，以增強(qiáng)更多圖像信息，幫助網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。最終算法可以對(duì)包含真實(shí)噪聲的圖像和人工合成噪聲的圖像進(jìn)行去噪，同時(shí)保留了圖像的細(xì)節(jié)信息。由此，本發(fā)明設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練出更具有普適性的去噪圖像結(jié)果，提高了圖像去噪的簡(jiǎn)便性和準(zhǔn)確性，具有現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像顏色空間特性的圖像去噪方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像顏色空間特性的圖像去噪方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：讀取數(shù)據(jù)集，對(duì)噪聲圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)； 步驟2：建立網(wǎng)絡(luò)模型； 所述網(wǎng)絡(luò)模型包括：CPBlock圖像預(yù)處理操作模塊，經(jīng)過處理后的圖像提供更多的特征信息；Conv為卷積層，卷積核為3*3，用于改變圖像的通道數(shù)，生成特征圖用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；BasicBlock為基礎(chǔ)模塊，用于提取深層特征； 將步驟1處理后的噪聲圖像塊輸入到網(wǎng)絡(luò)模型，首先經(jīng)過CPBlock進(jìn)行預(yù)處理操作，將預(yù)處理所生成的圖像和步驟1處理后的噪聲圖像塊進(jìn)行通道間的拼接，從3通道變?yōu)?通道后，經(jīng)過第一個(gè)卷積層，將6通道變?yōu)?4通道；共經(jīng)過四次BasicBlock模塊進(jìn)行深層特征提取，輸出后通道數(shù)仍為64通道；經(jīng)過最后一個(gè)卷積層將64通道變?yōu)?通道后，將完成后的3通道和步驟1處理后的噪聲圖像塊進(jìn)行相加，最終生成經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)去噪后的圖像predict； 步驟3：將經(jīng)過步驟1處理后的噪聲圖像塊利用OpenCV庫轉(zhuǎn)為HSV模式；對(duì)圖像進(jìn)行高斯模糊，然后將圖像按照H、S、V的每種顏色的取值范圍分成若干區(qū)域；對(duì)劃分好的每個(gè)顏色區(qū)域內(nèi)的R、G、B三個(gè)通道的值進(jìn)行求和，并計(jì)算平均值；將R、G、B三個(gè)通道的平均值進(jìn)行排序，針對(duì)平均值排名第三的通道，將平均值排名第一和第二的通道的梯度供其參考，公式如下： ；針對(duì)均值排名第二的通道，將均值排名第一的通道的梯度供其參考，公式如下： ；其中，下標(biāo)為均值最低的通道，為均值排名中間的通道，為均值最高的通道，和分別為均值最低的通道更新后的像素值以及均值排名中間的通道更新后的像素值，、、分別表示均值最低的通道內(nèi)像素值的均值、均值排名中間的通道內(nèi)像素值的均值以及均值最高的通道內(nèi)像素值的均值，、、分別為均值最低的通道原始的像素值、均值排名中間的通道原始的像素值以及均值最高的通道原始的像素值； 針對(duì)均值排名第一的通道，不對(duì)其值進(jìn)行修改；對(duì)于每一個(gè)劃分好的顏色區(qū)域，均執(zhí)行步驟3操作，最終生成一個(gè)和噪聲圖像值不相同，但尺寸相同的tensor，將生成的tensor和經(jīng)過步驟1處理后的噪聲圖像塊拼接為6通道特征圖，得到預(yù)處理之后的結(jié)果； 步驟4：經(jīng)過卷積層進(jìn)行通道間信息交換； 步驟5：經(jīng)過基礎(chǔ)模塊提取深層特征，提升網(wǎng)絡(luò)效果； 步驟6：設(shè)置重復(fù)經(jīng)過基礎(chǔ)模塊的次數(shù)，學(xué)習(xí)到更深層次的特征； 步驟7：經(jīng)過卷積層將64通道轉(zhuǎn)為3通道圖像后，與經(jīng)過步驟1處理后的噪聲圖像塊進(jìn)行相加，得到去噪后的圖像，完成訓(xùn)練； 步驟8：對(duì)步驟7生成的去噪后的圖像和訓(xùn)練集中相對(duì)應(yīng)的無噪聲干凈圖像進(jìn)行損失函數(shù)的計(jì)算，完成圖像去噪。

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