【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于带通滤波器的图像去摩尔纹方法，尤其涉及基于深度学习技术的图像去摩尔纹效果处理领域。
技术介绍
1、摩尔纹是由于图像采集设备(如相机、扫描仪等)和显示设备(如显示屏)之间的光学差异，导致图像上出现的一种干扰性图案。它通常表现为在图像中出现的规则的亮暗条纹或波纹，会损害图像的质量和清晰度，也严重影响以图像为基础的许多下游任务，如目标检测，图像分割等等。
2、在当今世界数字屏幕无处不在，手机相机更是成为人们日常使用非常频繁的设备，许多场合都需要用到手机进行拍照，这其中就不可避免的对电子屏幕进行拍照，如会议记录等等，然而拍出来的照片多多少少都会存在被摩尔纹干扰而不清晰的情况，严重影响图片质量。摩尔纹问题在许多领域中都会出现，例如摄影、印刷、纹理分析等。
3、随着深度学习的发展，人们发现深度学习在图像处理领域表现出色，其在图像去摩尔纹中的应用也是可能的。深度学习可以利用其强大的特征学习能力和模式识别能力来减少或消除摩尔纹的影响。目前也有许多研究者使用深度学习方法进行了图像去摩尔纹任务的研究，并且取得了...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法，其特征在于，其基本步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法，其特征在于，步骤1具体方法如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法，其特征在于，encoder模块具体结构：每个encoder模块包含三个编码层encoder level，经过前两个encoder level后都使用双线性插值bilinear将特征进行下采样2倍，然后经过下一个encoder level；
4.根据权利要求1所述的一种基于多尺度带通滤波器的图...
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法，其特征在于，其基本步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法，其特征在于，步骤1具体方法如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法，其特征在于，encoder模块具体结构：每个encoder模块包含三个编码层encoder level，经过前两个encoder level后都使用双线性插值bilinear将特征进行下采样2倍，然后经过下一个encoder level；
4.根据权利要求1所述的一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法，其特征在于，多尺度特征融合模块具体结构：多尺度特征融合模块的输入为三个来自不同分支encoder对应encoder level的输出特征；在特征融合模块内部，首先将三个输入特征在通道维度上进行连接组成一个包含不同尺度分支的特征，然后依次流经1*1卷积，3*3卷积以及通道注意力层se layer进行特征融合，每个卷积和se layer之后都紧接着一个relu激活函数；最后得到特征融合后的输出特征。
5.根据权利要求3所述的一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法，其特征在于，decoder模块具体结构：decoder模块的结构与encoder模块相对应，也分为三个decoderlevel，不同的是，decoder的前两个decoder level处理完特征之后需要经过上采样2倍，与encoder level正好相反，每个decoder level通过跳跃连接接受来自对应encoder level经过特征融合之后的输出特征；每个decoder level的内部处理与encoder level相同，输入特征xin依次经过一个用于特征提取的残差密集块模块rdb和用于进行摩尔纹去除的摩尔纹去除模块mtrb，最后得到decoder level的输出特征xout，只是输入与输出略有差别，第一个decoder level的输入特征为三个分支对应第一个encoder level的输出特征通过特征融合模块处理后的特征，第二个decoder level的输入特征为三个分支对应第二个encoderlevel的输出特征通过特征融合模块处理后的特征与来自第一个decoder level的输出特征在通道维度上进行连接之后的特征，第三个decoder level的输入特征为三个分支对应第三个encoder level的输出特征通过特征融合模块处理后的特征与来自第二个decoderlevel的输出特征在通道维度上进行连接之后的特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘仲琦，颜成钢，赵治栋，孙垚棋，付莹，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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