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申请/专利权人：湖南国科微电子股份有限公司
摘要：本申请公开了一种通用降噪模型训练方法、降噪方法、装置、设备及介质，该方法包括：基于多个图像传感器以及非盲类降噪模型中与多个图像传感器对应的多分支仿射变换结构对非盲类降噪模型进行训练，得到目标非盲类降噪模型；将其中多分支仿射变换结构替换为利用噪声图像在特征域进行估计的单仿射变换结构，形成盲类降噪模型；对盲类降噪模型进行训练，得到目标通用降噪模型。由于将非盲类降噪模型中与多个图像传感器对应的多分支仿射变换结构替换为单仿射变换结构，实现了非盲类到盲类降噪模型的自适应转换，减小了网络参数学习的搜索空间，能够降低直接训练盲类通用降噪模型的难度，提升了最终盲类通用降噪模型的泛化能力以及鲁棒性。
主权项：1.一种通用降噪模型训练方法，其特征在于，包括：基于多个图像传感器以及非盲类降噪模型中与多个所述图像传感器对应的多分支仿射变换结构对所述非盲类降噪模型进行训练，得到目标非盲类降噪模型；将目标非盲类降噪模型中的所述多分支仿射变换结构替换为利用噪声图像在特征域进行估计的单仿射变换结构，形成盲类降噪模型；对所述盲类降噪模型进行训练，得到目标通用降噪模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南国科微电子股份有限公司 通用降噪模型训练方法、降噪方法、装置、设备及介质
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