一种基于深度残差网络的真实图像盲去噪方法

摘要

本发明提出了一种基于深度残差网络的真实图像盲去噪方法。通过图像数据集选取RGB空间清晰图像集，通过空间变换构建RGB空间图像组集；通过多个相机拍摄多个场景下的图像，针对每个相机每个场景下真实清晰图像和真实含噪图像构建真实图像组构建真实图像组集；随机选取RGB空间图像组集中多组RGB空间图像组与真实图像组集中多组真实图像组构建图像训练集通过预处理得到预处理后图像训练集，将RGB空间图像组集中剩余的RGB空间图像组与真实图像组集中剩余的真实图像组构建图像测试集；通过预处理后图像训练集作为输入构建图像去噪残差卷积神经网络，结合残差学习和批归一化策略训练神经网络并对图像测试集去噪。本发明的优点为收敛速度快，去噪效果好。