公开(公告)号：CN114140353A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111414625.9

申请日：2021-11-25

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  代强 ,  赵雷 ,  王邦军

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于通道注意力的Swin‑Transformer图像去噪方法及系统。本发明通过向训练优化后的去噪网络模型输入一张噪声图像，去噪网络模型中的浅层特征提取网络首先提取噪声图像的噪声、通道等浅层特征信息，然后将提取到的浅层特征信息输入到去噪网络模型中的深层特征提取网络用以获取到深层特征信息，之后将浅层特征信息和深层特征信息输入到去噪网络模型的重建网络进行特征融合，即可获得纯净图像，克服了现有技术中基于深度卷积神经网络的图像去噪方法易失去输入噪声图像细节且导致高计算内存和时间消耗的问题。

公开(公告)号：CN115272131B

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202211008359.4

申请日：2022-08-22

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  代强 ,  赵雷 ,  王邦军 ,  李映

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应多光谱编码的图像去摩尔纹系统，包括数据处理模块、模型训练模块和图像处理模块，数据处理模块用于对获取的原始训练集中的图像进行数据增强处理，得到训练数据集；模型训练模块用于使用训练数据集对去摩尔纹网络模型进行训练，图像处理模块用于利用训练好的去摩尔纹网络模型在测试图像上进行去摩尔纹处理，得到去摩尔纹处理后的图像。本发明提出了自适应多光谱编码模块，利用自适应多光谱编码模块对摩尔纹进行动态编码，有助于模型学习摩尔纹之前的频率并清晰地还原摩尔纹图像，实现对摩尔纹的有效去除，且通过去摩尔纹子模块实现自适应和长距离的相关性，同时引入较少的归纳偏置，学习关于摩尔纹图像的全局和局部信息。

公开(公告)号：CN115272131A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202211008359.4

申请日：2022-08-22

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  代强 ,  赵雷 ,  王邦军 ,  李映

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应多光谱编码的图像去摩尔纹系统，包括数据处理模块、模型训练模块和图像处理模块，数据处理模块用于对获取的原始训练集中的图像进行数据增强处理，得到训练数据集；模型训练模块用于使用训练数据集对去摩尔纹网络模型进行训练，图像处理模块用于利用训练好的去摩尔纹网络模型在测试图像上进行去摩尔纹处理，得到去摩尔纹处理后的图像。本发明提出了自适应多光谱编码模块，利用自适应多光谱编码模块对摩尔纹进行动态编码，有助于模型学习摩尔纹之前的频率并清晰地还原摩尔纹图像，实现对摩尔纹的有效去除，且通过去摩尔纹子模块实现自适应和长距离的相关性，同时引入较少的归纳偏置，学习关于摩尔纹图像的全局和局部信息。

公开(公告)号：CN114140353B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202111414625.9

申请日：2021-11-25

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  代强 ,  赵雷 ,  王邦军

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于通道注意力的Swin‑Transformer图像去噪方法及系统。本发明通过向训练优化后的去噪网络模型输入一张噪声图像，去噪网络模型中的浅层特征提取网络首先提取噪声图像的噪声、通道等浅层特征信息，然后将提取到的浅层特征信息输入到去噪网络模型中的深层特征提取网络用以获取到深层特征信息，之后将浅层特征信息和深层特征信息输入到去噪网络模型的重建网络进行特征融合，即可获得纯净图像，克服了现有技术中基于深度卷积神经网络的图像去噪方法易失去输入噪声图像细节且导致高计算内存和时间消耗的问题。

公开(公告)号：CN115272130A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202211007177.5

申请日：2022-08-22

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  代强 ,  赵雷 ,  王邦军 ,  李映 ,  周伟达

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多光谱级联归一化的图像去摩尔纹系统，其包括数据处理模块、模型训练模块和图像处理模块，数据处理模块用于对获取的原始训练集中的图像进行数据增强处理，得到训练数据集；模型训练模块用于使用训练数据集对去摩尔纹网络模型进行训练，图像处理模块用于利用训练好的去摩尔纹网络模型在测试图像上进行去摩尔纹处理，得到去摩尔纹处理后的图像。本发明提出了多光谱级联归一化模块，利用多光谱级联归一化模块对摩尔纹进行动态编码，有助于模型学习摩尔纹之前的频率并清晰地还原摩尔纹图像，实现对摩尔纹的有效去除。