[發明專利]一種基于無監督的真實圖像去噪方法

有效

• 申請號: 202010468066.9
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111667424B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 范賜恩;李曉鵬;鄒煉;田勝
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 胡琦旖

1.一種基于無監督的真實圖像去噪方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、構建真實圖像去噪網絡；

步驟2、構建所述真實圖像去噪網絡的總損失函數；

步驟3、將待去噪的圖像輸入至所述真實圖像去噪網絡，以所述總損失函數為指導訓練所述真實圖像去噪網絡，所述總損失函數收斂后得到去噪后的干凈圖像；

其中，所述真實圖像去噪網絡包括干凈圖像生成模塊、圖像損失構造模塊、噪聲生成模塊、噪聲損失構造模塊、重構噪聲圖像合成模塊、合成損失構造模塊、總損失合成模塊；

所述干凈圖像生成模塊用于重建干凈圖像，獲得圖像層信息；

所述圖像損失構造模塊用于結合所述圖像層信息、圖像先驗，構造干凈圖像損失函數；

所述噪聲生成模塊用于重建真實噪聲，獲得噪聲層信息；

所述噪聲損失構造模塊用于結合所述噪聲層信息、噪聲先驗，構造噪聲損失函數；

所述重構噪聲圖像合成模塊用于根據所述圖像層信息、所述噪聲層信息合成重構噪聲圖像；

所述合成損失構造模塊用于根據所述重構噪聲圖像、原始噪聲圖像，構造重構圖像損失函數；

所述總損失合成模塊用于獲得所述總損失函數，所述總損失函數由所述干凈圖像損失函數、所述噪聲損失函數、所述重構圖像損失函數組成；

所述干凈圖像生成模塊使用基于編解碼網絡結構改進的遞進式反投影網絡結構，所述遞進式反投影網絡結構的第一層為卷積層，中間編碼過程由多個下投影層構成，解碼過程由多個上投影層構成，最后一層為卷積層；

所述下投影層對應下投影模塊，所述上投影層對應上投影模塊；所述下投影模塊在編碼過程中學習淺層特征到深層特征的映射關系，所述上投影模塊在解碼過程中學習低分辨率特征到高分辨率特征的映射關系；所述下投影模塊和所述上投影模塊相互連接；

所述噪聲生成模塊基于殘差網絡結構，第一層由卷積和PReLU激活單元組成，第2至第5層均由卷積、BN和PReLU激活單元組成，最后一層為卷積層；

所述噪聲生成模塊的輸入為原始噪聲圖像y_i，目標為噪聲先驗v_i，訓練的輸出為噪聲層信息n_i。

2.根據權利要求1所述的基于無監督的真實圖像去噪方法，其特征在于，所述遞進式反投影網絡結構的第一層是一個3×3的卷積層，中間編碼過程由5個下投影層構成，解碼過程由5個上投影層構成，最后一層是一個3×3的卷積層；第2至第4層的下投影層的結果通過級聯操作，采用大小均為3×3，步長為1的卷積核進行維度壓縮后直接傳遞給相對應的上投影模塊；

其中，所述遞進式反投影網絡結構中的所有卷積操作后都加有一個BN層和一個PReLU層。

3.根據權利要求1所述的基于無監督的真實圖像去噪方法，其特征在于，投影模塊中設計有錯誤反饋機制；

在所述下投影模塊中對輸入H采用步長為2的卷積核進行下采樣得到L₀，再采用步長為2的反卷積核進行上采樣得到H₀，H₀與下投影模塊的輸入H相減得到殘差因子e^h，再對e^h采用步長為2的卷積核進行下采樣得到e^l，再將e^l與L₀相加得到輸出L；

在所述上投影模塊中對輸入L采用步長為2的卷積核進行上采樣得到H₀，再采用步長為2的反卷積核進行下采樣得到L₀，L₀與上投影模塊的輸入L相減得到殘差因子e^l，再對e^l采用步長為2的卷積核進行上采樣得到e^h，再將e^h與H₀相加得到輸出H。

4.根據權利要求1所述的基于無監督的真實圖像去噪方法，其特征在于，所述干凈圖像生成模塊的輸入為隨機噪聲圖像V，目標為原始噪聲圖像y_i，輸出為圖像層信息x′；計算所述原始噪聲圖像y_i與所述圖像層信息x′之間的均方誤差，得到所述干凈圖像損失函數；

所述干凈圖像損失函數表示為：

其中，Loss_image為干凈圖像損失函數。