摘要
本发明公开一种双编码器分支U型结构网络的图像复合噪声去噪方法,属于图像处理技术领域。本发明实现方法为:分析两种噪声成分的特征尺度差异,构建具有两个编码器分支的U型网络结构。U型网络结构包括两个不同尺度的编码器分支、一个解码器分支和特征融合连接模块。常规尺度注意力的编码器分支用于学习高斯噪声特征,扩大尺度注意力的编码器分支用于学习条纹噪声特征。特征融合模块用于融合两个编码器分支获取的特征,实现高斯噪声和条纹噪声特征的融合。解码器分支通过获取编码器分支提供的深度特征图以及特征融合模块提供的融合特征图。结合上采样操作逐步去除高斯随机噪声和时空域行列条纹噪声,恢复去噪后的图像,提高成像仪器图像质量。
技术关键词
噪声去噪方法
注意力编码器
双编码器
分支
噪声图像
U型结构
噪声特征
解码器
网络结构
神经网络训练
上采样
条纹
随机噪声
优化网络参数
融合特征