一种轻量级基于学习模型单幅图形降噪方法及装置

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是指一种轻量级基于学习模型单幅图形降噪方法及装置。本发明利用下采样模块将原始图像划分为下采样噪声图像数据集，并将原始图像经过图像降噪模型去噪后得到的初始降噪图像划分为下采样初始降噪图像数据集，将下采样噪声图像数据集经过图像降噪模型去噪后得到采样降噪图像数据集；基于下采样噪声图像子数据集、下采样初始降噪图像数据集和下采样降噪图像数据集构建图像降噪模型的损失函数，对图像降噪模型进行训练，使得图像降噪模型的训练不需要依赖大量标注过的特定类型的训练样本，仅利用单幅原始图像便能够实现对图像降噪模型的自适应训练，有效降低了图像降噪模型的训练成本，提高了图像降噪的效率。