青岛海洋地质研究所自主研发的“基于阶梯型多尺度卷积神经网络的非均匀噪声去除方法”近日获得国家发明专利授权。

　　在常规影像采集系统中，受硬件、环境影响，图像中易存在多种形状与尺度的非均匀噪声，如包含条带噪声的遥感影像、包含杂质的水下视频影像等，这些噪声的存在，对后续的图像分析工作的开展带来不利影响。

　　针对现有技术的缺陷，该项发明提出了一种基于阶梯型多尺度卷积神经网络的非均匀噪声去除方法。其核心技术是在传统全卷积神经网络模型基础上，摒弃池化、反卷积层，引用混合空洞卷积，在保证图像细节信息的前提下降低网络计算量；设计阶梯型串、并行深度网络结构，提高针对多尺度、非周期复杂噪声的识别、降噪能力；以均方误差为目标函数，通过自适应梯度优化，实现图像像素级别的噪声识别和去除。

　　该项技术具有很好的应用前景，能有效提高海洋遥感、水下摄影等影像资料质量，更好地支撑服务海岸开发、海洋环境监测、海底资源调查等工作。此项专利授权，也标志着青岛海洋所在影像处理方面取得新成就并建立优势。　　（王诏 苏国辉）