【摘 要】
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新型真空太阳望远镜(NVST)作为研究太阳物理最主要的光学太阳望远镜之一,在采集图像数据过程中会遭受各种噪声干扰,影响对观测数据的研究。一些基于标准监督深度学习的方法在图像去噪领域取得显著成果,但对于干净数据难以获取的天文图像领域该类方法变得不适用。针对此问题,本文将基于自监督深度学习的图像去噪方法应用于NVST图像去噪。为定量评价网络模型性能,首先对经过重建的数据添加仿真噪声;其次将含噪数据通过
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;中国科学院云南天文台,云南昆明650216;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆
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新型真空太阳望远镜(NVST)作为研究太阳物理最主要的光学太阳望远镜之一,在采集图像数据过程中会遭受各种噪声干扰,影响对观测数据的研究。一些基于标准监督深度学习的方法在图像去噪领域取得显著成果,但对于干净数据难以获取的天文图像领域该类方法变得不适用。针对此问题,本文将基于自监督深度学习的图像去噪方法应用于NVST图像去噪。为定量评价网络模型性能,首先对经过重建的数据添加仿真噪声;其次将含噪数据通过噪声水平估计网络对噪声水平进行估计;接着利用自监督卷积盲点网络对图像特征进行学习,同时使用贝叶斯推理对图
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