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申请/专利权人：四川国创新视超高清视频科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度学习的图像降噪方法及降噪系统，涉及图像降噪技术领域，通过综合运用多尺度特征提取技术、残差学习模块、特征融合策略以及上下文注意力机制，显著提升了图像降噪的精确度和效率，不仅能够全面捕捉图像中噪声在不同尺度上的分布特性，还通过残差学习模块学习并修正含噪特征，进一步提升了降噪的精确性。同时，特征融合策略有效地整合了各尺度上的特征信息，使得降噪效果更为全面和细致。且上下文注意力机制的引入，使得算法能够自适应地关注图像中的关键区域，从而在降噪过程中更好地保护图像的细节信息，极大地提升了图像质量，为各种应用场景提供了高质量的图像数据。
主权项：1.一种基于深度学习的图像降噪方法，其特征在于，降噪方法包括以下步骤：S1：获取待降噪图像，并提取所述待降噪图像的多尺度含噪特征；S2：将所述待降噪图像的多尺度含噪特征逐一输入预设配置的残差学习模块进行去噪处理，输出各个尺度的残差修正特征；S3：对得到的各个尺度的残差修正特征进行特征融合，得到所述待降噪图像的综合特征图；S4：基于上下文注意力机制计算出的注意力权重矩阵对综合特征图实施加权处理，得到加权特征图；S5：通过残差连接方式结合所述加权特征图与待降噪图像，生成最终的去噪图像。
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权利要求：
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