[發明專利]一種基于VGG-19提取特征的CNN醫學圖像降噪方法在審
| 申請號： | 201910345935.6 | 申請日： | 2019-04-26 |
| 公開（公告）號： | CN110070510A | 公開（公告）日： | 2019-07-30 |
| 發明（設計）人： | 薛恒志;滕月陽 | 申請（專利權）人： | 東北大學 |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 大連東方專利代理有限責任公司 21212 | 代理人： | 李馨 |
| 地址： | 110819 遼寧*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 降噪 圖像 損失函數 提取特征 醫學圖像 圖像邊緣平滑 標簽圖像 降噪處理 特征提取 圖像降噪 圖像細節 訓練圖像 網絡 高噪聲 輸出 保存 清晰 優化 圖片 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于VGG-19提取特征的CNN醫學圖像降噪方法，其特征在于包括以下步驟：
步驟S1、搭建CNN降噪網絡，并設置各層卷積參數；
步驟S2、提取訓練圖像和訓練標簽圖像以損失函數最小化為原則對搭建好的降噪網絡進行訓練，所述損失函數為第一提取特征與第二提取特征的差值，所述第一提取特征由降噪網絡輸出的降噪結果經VGG-19進行特征提取獲得；所述第二提取特征由訓練標簽圖像經VGG-19進行特征提取獲得；
步驟S3、利用訓練后的降噪網絡對高噪聲圖片進行降噪處理，輸出降噪結果。
2.根據權利要求1所述的圖像降噪方法，其特征在于所述第一提取特征由降噪網絡輸出的降噪結果經VGG-19進行特征提取獲得，具體包括保留所述VGG-19的16個卷積層作為降噪結果的特征提取部分，將所述VGG-19的3個全連接層去掉。
3.根據權利要求1或2所述的圖像降噪方法，其特征在于所述第二提取特征由訓練標簽圖像經VGG-19進行特征提取獲得，具體包括保留所述VGG-19的16個卷積層作為訓練標簽的特征提取部分，將所述VGG-19的3個全連接層去掉。
4.一種存儲介質，其特征在于包括存儲的程序，其中，所述程序執權利要求1-3中任意一項所述的降噪方法。
5.一種處理器，其特征在于用于運行程序，其中，所述程序執行權利要求1-3中任意一項所述的降噪方法。
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