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申请/专利权人：内蒙古工业大学
摘要：本发明提供了一种基于DnCNN预训练模型的SAR图像去斑降噪方法，涉及图像处理技术领域。包括：获取待处理的噪声SAR图像，并将待处理的SAR图像输入至构建好的图像预处理模型中，得到预处理图像数据集；将预处理图像数据集输入至DnCNN预训练模型，得到干净SAR图像；图像预处理模型的构建方法为：获取初始SAR图像集并计算得到对应的初始强度图；根据视数对初始强度图添加散斑噪声，得到噪声图集；将噪声图集进行对数变换，得到对数强度图；根据视数确定归一化因子并添加到对数强度图中，得到转换图像集；基于CNN网络架构，以初始SAR图像集为输入，以转换图像集为输入构建图像预处理模型。本发明简化了使用DnCNN预训练模型对SAR图像降噪的流程，解决了复杂度过高的问题。
主权项：1.一种基于DnCNN预训练模型的SAR图像去斑降噪方法，其特征在于，包括：获取待处理的噪声SAR图像，并将所述待处理的SAR图像输入至构建好的图像预处理模型中，得到预处理图像数据集；将所述预处理图像数据集输入至DnCNN预训练模型，得到干净SAR图像；所述图像预处理模型的构建方法为：获取初始SAR图像集并计算得到对应的初始强度图；根据视数对所述初始强度图添加散斑噪声，得到噪声图集；将所述噪声图集进行对数变换，得到对数强度图；根据视数确定归一化因子并添加到所述对数强度图中，得到转换图像集；基于CNN网络架构，以初始SAR图像集为输入，以转换图像集为输入构建图像预处理模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古工业大学 基于DnCNN预训练模型的SAR图像去斑降噪方法
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