专利名称：基于深度学习的视频盲去噪方法及装置
专利国别：中国
专利号：202010294520.3
法律状态：授权
发明人：谢翔，邹少锋，李国林，麦宋平，王志华
申请人：清华大学深圳国际研究生院；清华大学
地址：518055 广东省深圳市南山区西丽大学城清华校区
申请日期：2020-04-15
授权日期：2023-04-14
摘要：
本发明提供一种基于深度学习的视频盲去噪方法及装置，该方法包括：从待去噪视频中取包含预设数量帧的视频序列，将该视频序列的中间帧作为带噪参考帧，对带噪参考帧和视频序列中的其他每一帧图像进行光流估计，获得多个两帧图像之间的光流场；根据光流场将视频序列中的其他每一帧图像分别转换到带噪参考帧进行配准，获得多帧带噪配准图像；基于卷积神经网络构建去噪网络，以多帧带噪配准图像作为网络输入，以带噪参考帧作为网络的参考图像，利用nose2noise方法进行逐帧迭代训练和去噪，获得带噪参考帧对应的去噪图像。该方案即可仅利用单个视频而无需获得大量的噪声数据、干净的数据、准确的噪声分布模型，就能实现对视频的盲去噪。
专利证书
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