卷积神经网络驱动的图像降噪方法及系统

本发明涉及图像降噪技术领域，具体为卷积神经网络驱动的图像降噪方法及系统，包括以下步骤：基于训练样本图像集，通过计算样本图像的边缘密度和纹理丰富度，评估图像的复杂度并对样本图像进行分类和筛选，对降噪模型进行训练，生成图像噪声识别模型。本发明中，通过优化训练数据集，为降噪模型的训练提供针对性的数据输入，提高图像噪声识别和分类准确度，重构误差的计算和噪声识别阈值的动态调整，实现噪声区域的准确识别和标记，结合噪声类型的分类，实现根据噪声特性的个性化处理，增强模型的适应性和灵活性，结合处理图像的视觉特征提取和场景分析，确保在多种场景和光照条件下获得优质的降噪结果。