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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：本发明公开基于多阶段的4K低照度视频去噪方法：构建并训练自监督去噪网络模型；将待去噪的低照度视频输入自监督去噪网络模型中得到去噪后的低照度视频；自监督去噪网络模型包括盲领域网络模块、局部感知网络模块和去噪网络模块；盲领域网络模块学习平坦区域噪声特征并得到第一去噪结果；局部感知网络模块学习非平坦噪声特征并得到第二去噪结果；去噪网络模块根据第一去噪结果和第二去噪结果得到去噪后的低照度视频。本发明达到的有益效果是：构建自监督去噪网络模型以有效减轻噪声对图像恢复的影响，使其拥有更好的局部纹理的恢复能力，保留细节，并具备较好的抗噪声性能。
主权项：1.基于多阶段的4K低照度视频去噪方法，其特征在于：包括：构建并训练自监督去噪网络模型；将待去噪的4K低照度视频输入到自监督去噪网络模型中，得到去噪后的4K低照度视频；其中，自监督去噪网络模型包括盲领域网络模块、局部感知网络模块和去噪网络模块；所述盲领域网络模块用于对输入的4K低照度视频进行去噪，得到第一去噪结果；所述局部感知网络模块用于对输入的4K低照度视频进行去噪，得到第二去噪结果；所述去噪网络模块用于根据第一去噪结果和第二去噪结果对4K低照度视频进行去噪，获得去噪视频。
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权利要求：
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