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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法。首先构建基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹网络模型，包括多尺度的encoder模块，多尺度特征融合模块和用于图像恢复的decoder模块；然后对构建的图像去摩尔纹网络模型进行训练；最后经过训练的网络模型接收需要进行去摩尔纹处理的图像，完成去摩尔纹处理后将图像输出。本发明创新的提出了使用不同大小的patch分支提取不同尺度下的图像信息，并从每个尺度中分别学习不同尺度下的摩尔纹信息并加以去除。本发明使用多尺度特征融合模块将不同尺度下的图像特征进行融合，使得每个尺度分支都能借鉴其它分支的特征来完善本尺度分支的特征，提高模型去除摩尔纹的能力。
主权项：1.一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法，其特征在于，其基本步骤为：步骤1：数据集准备；获取步骤2中网络训练需要的图像数据集；步骤2:构建基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹网络模型；网络模型包括多尺度的encoder模块，多尺度特征融合模块和用于图像恢复的decoder模块；其中多尺度的encoder模块包括三个分支，用于在不同尺度的感受野特征范围内对被摩尔纹污染的图像进行摩尔纹的逐步去除；多尺度特征融合模块用于将来自不同尺度感受野下的深度特征进行动态的融合，以使不同尺度下的网络分支能够借鉴其他网络分支中其他尺度下的摩尔纹特征，作为本尺度下的特征补充，以达到更好的摩尔纹去除效果；通过用于图像恢复的decoder模块将经过encoder模块处理过的深度特征初步还原成清晰的图像；步骤3:通过步骤1获得的图像数据集对构建的图像去摩尔纹网络模型进行训练；步骤4：经过训练的图像去摩尔纹网络模型接收需要进行去摩尔纹处理的验证数据集图像，完成去摩尔纹处理后将图像输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法
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