一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法及装置。其中，该方法包括：获取原始图像数据；将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据；将所述第一图像数据通过图像去噪模型，生成第二图像数据；将所述第二图像数据进行输出。本发明专利技术解决了现有技术中的图像去噪声方法往往仅通过固定的去噪声规则对图像数据进行去噪声操作，而不会根据图像输入和输出历史数据进行规则的变化和完善，以便更加适应当前的使用场景，增加图像去噪声的效果的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法及装置
本专利技术涉及图像数据处理领域，具体而言，涉及一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法及装置。
技术介绍
随着智能化的不断发展，在当今的社会中人们利用智能化手段增加了学习、工作、生活的质量和效率，通过智能化手段可以给人们带来不同于传统处理方法的技术效果。目前，在进行图像数据去噪声的时候，通常利用通用的图像去噪声规则或解析算法，对图像采集设备采集到的图像数据进行去噪声处理，经过去噪声的图像质量会得到显著的提高，便于用户进行后续的图像分析等用途，但是传统的图像去噪声方法往往仅通过固定的去噪声规则对图像数据进行去噪声操作，而不会根据图像输入和输出历史数据进行规则的变化和完善，以便更加适应当前的使用场景，增加图像去噪声的效果。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法及装置，以至少解决现有技术中的图像去噪声方法往往仅通过固定的去噪声规则对图像数据进行去噪声操作，而不会根据图像输入和输出历史数据进行规则的变化和完善，以便更加适应当前的使用场景，增加图像去噪声的效果的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法，包括：获取原始图像数据；将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据；将所述第一图像数据通过图像去噪模型，生成第二图像数据；将所述第二图像数据进行输出。可选的，所述将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据包括：获取所述原始图像数据的图像参数；根据所述图像参数，利用预设规则对所述原始图像数据进行分割，得到所述第一图像数据。可选的，在所述将所述第一图像数据通过图像去噪模型，生成第二图像数据之前，所述方法还包括：训练所述图像去噪模型。可选的，在所述将所述第二图像数据进行输出之后，所述方法还包括：将所述第二图像数据作为所述图像去噪模型的输出参数进行反馈和训练。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种基于生成式对抗网络的图像去噪声装置，包括：获取模块，用于获取原始图像数据；分割模块，用于将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据；去噪模块，用于将所述第一图像数据通过图像去噪模型，生成第二图像数据；输出模块，用于将所述第二图像数据进行输出。可选的，所述分割模块包括：获取单元，用于获取所述原始图像数据的图像参数；分割单元，用于根据所述图像参数，利用预设规则对所述原始图像数据进行分割，得到所述第一图像数据。可选的，所述装置还包括：训练模型，用于训练所述图像去噪模型。可选的，所述装置还包括：反馈模块，用于将所述第二图像数据作为所述图像去噪模型的输出参数进行反馈和训练。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法。在本专利技术实施例中，采用获取原始图像数据；将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据；将所述第一图像数据通过图像去噪模型，生成第二图像数据；将所述第二图像数据进行输出的方式，解决了现有技术中的图像去噪声方法往往仅通过固定的去噪声规则对图像数据进行去噪声操作，而不会根据图像输入和输出历史数据进行规则的变化和完善，以便更加适应当前的使用场景，增加图像去噪声的效果的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种基于生成式对抗网络的图像去噪声装置的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本专利技术实施例，提供了一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。实施例一图1是根据本专利技术实施例的一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S102，获取原始图像数据。具体的，本专利技术实施例为了实现将图像数据进行去噪声，需要首先通过图像采集设备获取原始图像数据，并将原始图像数据进行接收和存储，以备后续对原始图像数据进行分析和处理。图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。噪声是图象干扰的重要原因。一幅图象在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。步骤S104，将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据。可选的，所述将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据包括：获取所述原始图像数据的图像参数；根据所述图像参数，利用预设规则对所述原始图像数据进行分割，得到所述第一图像数据。具体的，在通过图像采集设备采集的原始图像数据之后，需要根据原始图像的特征值来进行图像采取的提取，并根据提取到的图像参数进行图像分割操作，将大图变为小图，以便后续对图像去噪时可以增加去噪声的效率。其中，图像参数的获取可以是根据原始图像数据的像素值，来对图像数据进行提取和计算，并将像素值按照预设的单位和标准进行输出，并在根据像素值分割了图像之后，生成第一图像数据。步骤S106，将所述第一图像数据通过图像去噪模型，生成第二图像数据。可选的，在所述将所述第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法，其特征在于，包括：/n获取原始图像数据；/n将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据；/n将所述第一图像数据通过图像去噪模型，生成第二图像数据；/n将所述第二图像数据进行输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于生成式对抗网络的图像去噪声方法，其特征在于，包括：
获取原始图像数据；
将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据；
将所述第一图像数据通过图像去噪模型，生成第二图像数据；
将所述第二图像数据进行输出。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据包括：
获取所述原始图像数据的图像参数；
根据所述图像参数，利用预设规则对所述原始图像数据进行分割，得到所述第一图像数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一图像数据通过图像去噪模型，生成第二图像数据之前，所述方法还包括：
训练所述图像去噪模型。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述第二图像数据进行输出之后，所述方法还包括：
将所述第二图像数据作为所述图像去噪模型的输出参数进行反馈和训练。


5.一种基于生成式对抗网络的图像去噪声装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取原始图像数据；
分割模块，用于将所述原始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：高强，
申请(专利权)人：北京鼎泰智源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11