一种基于深度学习的中子图像去噪方法

本发明涉及图像去噪技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的中子图像去噪方法。其技术方案包括以下步骤：对含噪的中子图像进行预处理，提取噪声特性参数，所述噪声特性参数包括噪声分布特性和噪声强度；利用谐波均值滤波模块对所述含噪的中子图像进行初步去噪处理，以平滑噪声并有效保留图像的边缘和纹理细节；将经初步去噪处理后的图像输入到一阶段图像去噪网络。本发明通过结合滤波方法、特征融合、深度学习等技术，有效地去除了中子图像中的噪声，提升了图像的质量和清晰度，这些步骤的结合不仅能够减少噪声对图像的影响，同时保持了图像的细节信息，特别是在复杂图像的去噪过程中发挥了重要作用。