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申请/专利权人：中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站
摘要：一种基于深度学习的大视场图像杂散光噪声抑制方法，涉及光电望远镜技术领域，解决现有杂散光抑制方法不适合应用于大视场小口径望远镜，且去噪方法难以应对噪声复杂多变的真实场景，对月光和薄云噪声的抑制能力有限的问题，本方法构建金字塔式可变形卷积大核注意机制去噪模型，通过将金字塔结构与可形变卷积大核注意力机制结合，提高空间目标图像杂散光噪声的抑制能力。使用存在杂散光干扰条件下的空间目标图像作为模型的输入，构建金字塔结构，扩大感受野，通过多次下采样和上采样构建更深的特征金字塔，使模型能够捕获不同尺度的杂散光特征；此外，增加可变形卷积大核注意机制，更加聚焦于边缘特征，从而更好地去除杂散光干扰。
主权项：1.一种基于深度学习的大视场图像杂散光噪声抑制方法，其特征是：该方法通过构建金字塔式可变形卷积大核注意机制去噪模型实现，具体步骤为：步骤一、下采样操作；将原始存在杂散光干扰条件下的空间目标图像输入到金字塔式可变形卷积大核注意机制去噪模型的上采样层进行连续两次下采样，获得下采样子图像步骤二、特征提取；对步骤一获得的下采样子图像进行特征提取，获得尺度l2下的特征图对下采样子图像进行特征提取，获得尺度l1下的特征图步骤三、上采样操作；对特征图采用两倍上采样操作，并与特征图拼接，经过卷积操作，再采用两倍上采样操作获得输出去噪后的图像yi。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站 一种基于深度学习的大视场图像杂散光噪声抑制方法
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