模型训练方法、图像去噪方法、电子设备及计算机存储介质

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
模型训练方法、图像去噪方法、电子设备及计算机存储介质
申请号:CN202410984662
申请日期:2024-07-22
公开号:CN118570096B
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本申请实施例提供了一种模型训练方法、图像去噪方法、电子设备及计算机存储介质,其中,模型训练方法包括:获取原始图像,原始图像中包含沿预设方向的条纹噪声;对原始图像进行小波分解,获得预设方向上的目标细节分量图像;目标细节分量图像的像素值差异度小于预设差异度阈值;对目标细节分量图像进行像素值置零处理,得到处理后图像;基于处理后图像进行小波重构,得到原始图像对应的重构图像;以原始图像为输入样本,以重构图像为标签,进行去噪网络模型训练,得到训练完成的去噪网络模型。本申请实施例可以有效提升去噪网络模型的去噪效果。
技术关键词
网络模型训练 模型训练方法 图像去噪方法 计算机存储介质 关键点 探测器 像素点 重构 通信接口 电子设备 条纹 标签 处理器 样本 存储器 噪声 坐标