本發明涉及一種基于強化學習的圖像去噪方法,包括下列步驟:制作噪聲圖片數據集:將公開的圖片數據集分為訓練集,測試集,用matlab對訓練集和測試集進行預處理,加入不同程度的噪聲;設計去噪聲工具:針對4種不同程度的噪聲,采用卷積神經網絡去噪算法,分別訓練不同的去噪算法參數獲得4個去噪聲工具;訓練最優處理工具選擇網絡:對含噪聲圖像進行重建時,4個去噪聲工具的恢復效果不同,采用DQN強化學習算法,將選擇問題看作馬爾科夫過程,用回報函數來評價每一個動作,面對不同的當前狀態,采取最合適的動作來轉換狀態使得回報函數最大化,將對去噪聲工具的選擇視為離散的動作,得到最優處理工具。
聲明:
“基于強化學習的圖像去噪方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)