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摘要
本发明属于图像处理技术领域,公开了一种基于偏微分方程学习网络的图像去噪方法、设备及终端,包括：图像去噪数据集获取与输入,通过偏微分方程学习网络,输出预测去噪图像时间序列,与真实去噪图像时间序列对比得到损失,最小化损失来训练参数,然后将随机积分理论引入,构建改进的数值求解器用于计算偏微分方程的解,最终网络输出图像去噪数据集对应偏微分方程以及方程的解,然后将训练好的网络与去噪后处理模块结合用于图像去噪,得到去噪结果。本发明能够解决基于偏微分方程图像去噪算法参数调节困难问题,以及改进了现有数值求解器的误差问题,提升解的精度,最后利用去噪后处理模块的图像解构操作,可以得到更具有竞争力的去噪结果。
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