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本发明属于图像处理与多媒体信息安全技术领域,涉及一种估计数字图像中高斯低通滤波参数的方法,包括以下步骤:1)对图像信息进行灰度转换;2)进行高斯低通滤波处理,得到训练集;3)组建卷积神经网络;4)优化网络高级参数;5)训练卷积神经网络;6)基于softmax的分类;7)估算高斯低通滤波参数。本发明开创性使用了卷积神经网络来解决参数估计的问题,不同于传统参数估计需要高度专业技能设计模型,用卷积神经网络只需要简单地收集数据训练即可达到目的。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112949669 A
(43)申请公布日
2021.06.11
(21)申请号 20191
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