一种图像深度近邻下采样方法、无监督学习去噪网络模型的获取方法及去噪方法

本发明涉及一种图像深度近邻下采样方法、无监督学习去噪网络模型的获取方法及去噪方法，下采样方法包括：确定切片策略，获取分块窗口，得到子窗口，将子窗口分成若干个块，对每个块的像素值进行平均，获得若干个块的平均像素值；将若干个块的平均像素值，按照若干个块在子窗口中的相对位置信息进行重组，获取像素集合；在像素集合中，采用随机近邻采样策略，随机选取近邻的两个像素，并对整图遍历，获取若干组近邻的两个像素；若干组近邻的两个像素转变为近似的原始图像的下采样标签对。本发明通过采用DDPM生成模型，弥补训练数据集数量不足的问题，并通过图像深度近邻下采样方法，解决了无监督去噪模型训练效率与去噪性能不平衡的问题。