通用降噪模型训练方法、降噪方法、装置、设备及介质

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通用降噪模型训练方法、降噪方法、装置、设备及介质
申请号:CN202410843943
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118657682A
公开日期:2024-09-17
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种通用降噪模型训练方法、降噪方法、装置、设备及介质,该方法包括:基于多个图像传感器以及非盲类降噪模型中与多个图像传感器对应的多分支仿射变换结构对非盲类降噪模型进行训练,得到目标非盲类降噪模型;将其中多分支仿射变换结构替换为利用噪声图像在特征域进行估计的单仿射变换结构,形成盲类降噪模型;对盲类降噪模型进行训练,得到目标通用降噪模型。由于将非盲类降噪模型中与多个图像传感器对应的多分支仿射变换结构替换为单仿射变换结构,实现了非盲类到盲类降噪模型的自适应转换,减小了网络参数学习的搜索空间,能够降低直接训练盲类通用降噪模型的难度,提升了最终盲类通用降噪模型的泛化能力以及鲁棒性。
技术关键词
降噪模型 图像传感器 图像特征提取 图像降噪方法 噪声图像 多分支 图片 卷积模块 样本 特征提取器 噪声参数 数据 训练装置 处理器 可读存储介质
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