【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，也可用于金融领域，尤其涉及图像的去噪方法及装置。
技术介绍
1、图像作为一种信息载体，常见于银行业务各智能化处理环节，例如：票据图像文字识别、遥感图像监测识别等。然而，噪声伪影会降低图像信噪比，导致图像识别等任务准确度降低。因此，图像去噪技术得到了广泛关注。随着卷积神经网络相关技术提升，图像去噪技术取得了诸多进展。依赖于卷积神经网络自适应学习和表示能力，基于卷积神经网络的图像去噪方法具有更强的普适性和更好的去噪性能。
2、基于卷积神经网络的图像去噪方法在内容感知处理方面存在局限性，消耗了大量计算资源的同时未能带来较大的图像质量提升效果。
技术实现思路
1、针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种图像的去噪方法及装置，用以解决现有技术中图像去噪方法的去噪效果较差的技术问题。
2、本专利技术实施例提供一种图像的去噪方法，包括：
3、对待去噪图像进行多尺度卷积处理，获取多个不同尺度的第一特征；
4、分别对多个第一特征分...
【技术保护点】
1.一种图像的去噪方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对待去噪图像进行多尺度卷积处理，获取多个不同尺度的第一特征，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对多个第一特征分别进行多个方向的感知特征提取，获取与多个第一特征一一对应的多个第二特征，包括；
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于与所述多个第一特征分别对应的第三特征和第四特征，获取与所述多个第一特征分别对应的加权方向特征，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，获取与所述多个第七特征分别对应的第一特征权重，以...
【技术特征摘要】
1.一种图像的去噪方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对待去噪图像进行多尺度卷积处理，获取多个不同尺度的第一特征，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对多个第一特征分别进行多个方向的感知特征提取，获取与多个第一特征一一对应的多个第二特征，包括；
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于与所述多个第一特征分别对应的第三特征和第四特征，获取与所述多个第一特征分别对应的加权方向特征，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，获取与所述多个第七特征分别对应的第一特征权重，以及与多个第八特征分别对应的第二特征权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：江雪聪，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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