一种基于双增强残差网络的生物图像去噪方法

本发明公开一种基于双增强残差网络的生物图像去噪方法，含有两个相同结构的子网络组成，每个子网络均通过编码‑解码的层次结构，对特征进行降尺度和升尺度，使得GPU能够产生更大的感受野；在编码过程中，采用卷积层进行下采样获取图像信息，并叠加残差块对特征进行初步提取；解码过程中，利用转置卷积的上采样特征能力，同时叠加残差密集块，提取深层次特征，恢复图像细节；在两个子网络中，分别在卷积层和转置卷积层之间增加跳跃连接，两个子网络之间监督注意模块和四个交叉特征融合模块相连，这些连接有助于传递图像细节信息，加深网络的同时提高恢复性能。

《一种基于双增强残差网络的生物图像去噪方法》是一发明专利，专利号为 2022100240847，当前法律状态为已售，由辽宁师范大学提出申请，发明人为傅博;张湘怡;王丽妍;孙雪，申请日期为2022-01-11，公开（公告）日期为2024-04-02，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/70 (2024.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（高校医学影像分析微观图像处理计算机视觉）。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于双增强残差网络的生物图像去噪方法，含有两个相同结构的子网络组成，每个子网络均通过编码‑解码的层次结构，对特征进行降尺度和升尺度，使得GPU能够产生更大的感受野；在编码过程中，采用卷积层进行下采样获取图像信息，并叠加残差块对特征进行初步提取；解码过程中，利用转置卷积的上采样特征能力，同时叠加残差密集块，提取深层次特征，恢复图像细节；在两个子网络中，分别在卷积层和转置卷积层之间增加跳跃连接，两个子网络之间监督注意模块和四个交叉特征融合模块相连，这些连接有助于传递图像细节信息，加深网络的同时提高恢复性能。

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