摘要
本发明是一种基于导向注意力的前视声纳图像去噪方法。本发明涉及图像处理技术领域,本发明采集前视声纳图像,从图像中提取均匀噪声块和非均匀噪声块,并构建声纳图像数据集;使用均匀噪声块、非均匀噪声块来训练去噪模型,使模型学习非均匀噪声块到均匀噪声块的映射关系;将声纳图像作为输入,使用去噪模型生成粗噪声图,通过调节因子细化噪声图得到细噪声图,将声纳图像与细噪声图作差得到去噪图像。本发明直接使用声纳图像来训练深度学习模型,使去噪模型能准确学习到声纳图像与干净图像之间的映射关系。通过导向注意力来引导模型估计噪声映射,使模型能最大限度地保留图像中目标细节。
技术关键词
非均匀噪声
去噪模型
注意力
噪声特征
前视声纳图像
图像去噪方法
图像块
模型训练模块
像素
特征提取模块
压缩特征
训练深度学习模型
图像去噪系统
数据采集模块
通道
因子
生成噪声
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语音编码器
语音解码器
方言识别方法
特征提取模块
样本
事件关系抽取
UPPAAL模型
训练分类模型
生成自然语言
语句
新能源发电功率
概率预测方法
模糊特征
XGBoost模型
集合经验模态分解
深度强化学习算法
排产模型
设备故障记录
深度强化学习模型
样本
运动矢量场
无人机运动轨迹
无人机识别方法
多尺度膨胀卷积
光强