一种面向微光像增强器的噪声建模及去噪方法

本发明提供了一种面向微光像增强器的噪声建模及去噪方法，包括：步骤1，建立用于微光像增强器的成像噪声模型；步骤2，采集微光像增强器在不同光照条件下的输出数据，对成像噪声模型的参数进行标定，并在无噪图像样本上叠加经标定的成像噪声模型，构建符合实际成像特性的训练数据集；步骤3，设计基于卷积神经网络的图像去噪网络，网络输入为含噪声图像，输出为噪声被抑制了的干净图像；步骤4，基于训练数据集对卷积神经网络进行训练与优化，并在合成数据与真实数据上进行验证。本方法能有效增强神经网络对复杂噪声的适应能力与泛化性能，最终助力在微光成像场景下实现更精准、稳定的图像增强与去噪效果。