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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提供了一种基于低秩张量估计与深度学习的随机噪声去除方法，属于遥感图像信号处理领域。本方法包括构建数学模型、利用交替方向乘子法求解，并基于交替方向乘子法构建深度学习网络和利用深度学习方法，在一定数量标注好的数据上调参三个步骤。本发明相较于基于低秩张量估计的方法，其重要参数利用深度学习方法在一定数量的标注数据上自动调参，避免繁复的人工调参；本发明相较于基于深度学习的方法，其方法具有高可解释性，在安全敏感的作业中更可信。
主权项：1.一种基于低秩张量估计与深度学习的随机噪声去除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建数学模型；选择加性噪声模型，引入加权张量核范数与总变差正则化，得出目标函数；然后引入辅助变量，利用增广拉格朗日乘子法，构造增广拉格朗日函数；步骤S2：利用交替方向乘子法求解增广拉格朗日函数，得到各变量与拉格朗日乘子的优化函数，将优化函数组合成一个网络，网络层数与交替方向乘子法求解迭代次数一致；步骤S3：利用深度学习方法，在标注好的数据上调参；步骤S3.1：构造数据集，数据集包括带噪声数据与相应的去噪数据，数据大小与网络传播所需大小保持一致；步骤S3.2：基于步骤S2构建的网络，在数据集上进行训练、测试，调整可训练参数值；步骤S3.3：将训练好的网络部署在现实场景下，输入为采集到的带噪数据，输出即为去噪结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于低秩张量估计与深度学习的随机噪声去除方法
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