基于GAN的CFA图像去马赛克联合去噪方法

作者：董伟生; 袁明; 石光明; 谢雪梅; 吴金建

来源：2018-03-16, 中国, CN201810217981.3.

一种基于生成对抗网络GAN的CFA图像去马赛克联合去噪方法。本发明的步骤如下：(1)获取训练样本集；(2)构建生成对抗网络GAN；(3)更新9层卷积神经网络参数；(4)更新39层卷积神经网络参数；(5)判断39层卷积神经网络和9层卷积神经网络的更新次数是否达到200次,若是,则执行步骤(6),否则,执行步骤(3)；(6)建立非线性映射关系；(7)获取去马赛克去噪后的图像。本发明能够很好的恢复数码相机所获得的含噪CFA图像的颜色信息,有效的抑制了数码相机获取图像过程中引入的噪声,减少了不自然颜色的出现,提高了彩色图像的视觉效果。

• 单位
  西安电子科技大学