复旦大学数字信号处理与传输实验室专利“一种基于图神经网络的深度图降噪方法”获得授权

ABSTRACT：本发明提供一种基于图神经网络的深度图降噪方法，包括如下步骤：步骤1，获取二维的RGB图像和深度图像并进行特征选择，得到相应的特征通道数据，而后将已选择的特征通道数据映射为向量形式，得到多个特征向量并进行拼接，得到特征矩阵，同时采用田字结构选择邻居节点，构造邻接表；步骤2，构造基于图卷积网络GCN和注意力机制层的网络模型；步骤3，对误差函数进行优化，而后与网络模型结合，得到优化后的网络模型；步骤4，将特征矩阵和邻接表输入优化后的网络模型，得到降噪后的深度图像。采用本发明的方法降低了网络模型的参数量，无需对图像进行裁剪，有效地提高了端到端网络的深度图降噪的性能。

专利作者：陈敏，冯辉，黄奇伟，胡波

申请号：CN 202110994446.0