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申请/专利权人：北华大学;国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
摘要：基于生成对抗网络的电缆隧道无人机巡检图像去噪方法，属于计算机视觉技术领域，包括构建用于电缆隧道无人机巡检图像去噪模型训练的训练数据集和测试数据集；构建生成网络和对抗网络，利用训练数据集对生成网络和对抗网络进行交替训练，得到最优的已训练模型；利用测试集对已训练模型进行测试，若测试结果满足要求，则将该模型作为最终的电缆隧道无人机巡检图像去噪模型；若不满足调整参数，继续训练；将电缆隧道无人机巡检含噪图像，输入到最终去噪模型，得到去噪后的电缆隧道无人机巡检图像。本发明可提高电缆隧道无人机巡检图像去噪后的图像质量，同时更好的还原图像细节信息。
主权项：1.基于生成对抗网络的电缆隧道无人机巡检图像去噪方法，其特征是：包括以下步骤，步骤一、构建用于电缆隧道无人机巡检图像去噪模型训练的训练数据集和测试数据集；步骤二、构建生成网络，用于对电缆隧道无人机巡检图像进行去噪处理；步骤三、构建对抗网络，用于判断输入的图像是去噪后的图像还是真实的无噪图像；步骤四、利用步骤一中的训练数据集对步骤三构建的对抗网络和步骤二构建的生成网络进行交替训练，得到最优的已训练模型；步骤五、利用步骤一中的测试集对步骤四获得的最优的已训练模型进行测试，若测试结果满足要求，则将该模型作为最终的电缆隧道无人机巡检图像去噪模型；若测试结果不满足要求，调整参数，返回步骤四继续训练；步骤六、将电缆隧道无人机巡检含噪图像，输入到步骤五得到的最终去噪模型，得到去噪后的电缆隧道无人机巡检图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北华大学 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 基于生成对抗网络的电缆隧道无人机巡检图像去噪方法
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