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申请/专利权人：合肥君正科技有限公司
摘要：本发明提供一种构建3D去噪训练数据集的方法，包括：S1.图像收集，采集多个感光度ISO下的数据；S2.图像去噪处理，多张加权平均，模拟3D去噪；S3.进一步去噪，使用2D去噪网络进一步去除噪声；S4.输入数据集获取，多对一的方式筛选输入数据；S5.对图像进行剪切，扩增数据集。
主权项：1.一种构建3D去噪训练数据集的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.图像收集，采集多个感光度ISO下的数据；S2.图像去噪处理，多张加权平均，模拟3D去噪；S3.进一步去噪，使用2D去噪网络进一步去除噪声：采用已训练好的可控去噪强度的2D去噪深度学习神经网络对经过步骤S2获得的预处理标签图像进行进一步去噪，去噪程度控制在不损失细节的前提下，去除残留噪声使得光滑区域能足够光滑，以此作为最终的标签图像groundtruth；其中，所述进一步进行去噪是使用神经网络模型完成C＝F-k*NoiseC为进一步去噪后的图像，F为进一步去噪前的图像，k为权重，Noise为噪声图，其中：Noise＝NetFNet为所述2D去噪深度学习神经网络；S4.输入数据集获取，多对一的方式筛选输入数据：对于一个场景一个ISO下的标签数据经过S2、S3步骤的合成最终获得的只有m张标签图像，每一张标签图像对应多张含同一ISO等级的随机噪声图像，步骤S2中多张加权平均的图像是在同一设置、同一场景下拍摄的，其图像中的有效信息相同但噪声随机，这些图像即所述多张含同一ISO等级的随机噪声图像，在作为训练集训练时，同一设置、同一场景下的所有图像共同对应同一标签图像；S5.对图像进行剪切，扩增数据集：选择以相同的窗口，相同的步长，同时在groundtruth和与之对应的噪声图像上截取，这样便进一步扩增数据集的规模。
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权利要求：
百度查询： 合肥君正科技有限公司 一种构建3D去噪训练数据集的方法
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