本发明专利技术公开了一种基于生成对抗网络的自适应噪声模型训练方法；首先进行数据集构建，数据集由干净/有噪声图像对组成；然后构建GANs网络，GANs网络包括噪声生成器和鉴别器：最后通过构建的数据集对构建的噪声生成器和鉴别器进行训练。本发明专利技术能够自动学习适合不同任务和数据集的参数，消除了传统手动调整和优化方法的主观性和低效性。通过自我更新和反馈机制，本发明专利技术方法能够提供更高效且鲁棒的噪声模型，为计算机视觉、语音处理等领域的应用提供了更好的解决方案。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉领域，尤其是如何提取噪声图像的噪声模型以及利用神经网络生成噪声参数都是非常关键的技术。
技术介绍
1、在计算机视觉和语音处理等领域中，噪声模型起着关键作用。噪声是指真实世界中存在的各种干扰和扰动信号，例如图像中的模糊、图像或语音中的信号失真、环境噪声等。研究噪声模型的目标是利用噪声模型来模拟这些现实世界中的存在的噪声，以便更好地理解和处理实际数据。
2、传统的噪声模型参数选择方法通常依赖于专家经验和试错过程。这些方法需要手动调整和优化一系列参数，如噪声强度、频谱特性等，以使模型能够较准确地模拟所需的噪声场景。然而，由于不同数据集和任务的特点各异，以及人工设置参数的主观性，传统方法往往无法满足不同应用场景的需求。
3、因此，为了提高噪声模型的性能和适应性，本专利技术提出了基于生成对抗网络(gans)的自适应学习噪声模型参数的方法。gans是一种由生成器网络和鉴别器网络组成的深度学习结构，旨在从数据中学习生成与真实样本相似的新样本。
技术实现思路
>1、相机可以记录场本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于生成对抗网络的自适应噪声模型训练方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的自适应噪声模型训练方法，其特征在于，步骤1具体方法如下：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于生成对抗网络的自适应噪声模型训练方法，其特征在于，步骤3具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于生成对抗网络的自适应噪声模型训练方法，其特征在于，使用GANs网络进行自适应学习噪声模型参数的方法如下：首先，通过训练噪声生成器和鉴别器来优化噪声模型参数，其中噪声生成器用于生成噪声样本，而鉴别器网络则负责区分生成样本和真实样本；在训练...
【技术特征摘要】
1.一种基于生成对抗网络的自适应噪声模型训练方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的自适应噪声模型训练方法，其特征在于，步骤1具体方法如下：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于生成对抗网络的自适应噪声模型训练方法，其特征在于，步骤3具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于生成对抗网络的自适应噪声模型训练方法，其特征在于，使用gans网络进行自适应学习噪声模型参数的方法如下：首先，通过训练噪声生成器和鉴别器来优化噪声模型参数，其中噪声生成器用于生成噪声样本，而鉴别器网络则负责区分生成样本和真实样本；在训练噪声生成器时，通过最小化生成样本与真实样本之间的差异来...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾龙健，颜成钢，王磊，张继勇，殷海兵，
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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