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本发明提供一种基于特征增强网络和GRU网络的图像去噪方法，采集不含噪声的图像和被不同程度噪声污染过的图像分别形成数据集；对获取的数据集进行预处理；搭建一个特征增强网络、一个基干网络、两层不同的GRU网络及一个重建网络，并依次连接形成初始去噪模型；设置训练最大轮数、收敛阈值和训练所需的其他超参数；调整并准备好训练数据集和测试数据集，开始对初始去噪模型进行端到端的训练；初始去噪模型在训练时输入的是带噪声的图像，输出的是去噪后的图像；损失函数收敛并达到最大训练轮次后，模型训练完毕；对训练完毕的模型进行
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116051396 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211382433.9 (22)申请日 2022.11.07 (71)申请人 中国矿业大学 地址 221116
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