本发明公开了一种基于频域处理的弱噪声图像分类方法，涉及图像频域处理和图像分类技术。本发明方法包括：输入弱噪声图像数据集，使用离散余弦变换将图像转换到频域进行预处理，得到粗降噪后的图像数据集；将粗降噪后的图像数据集输入到分类网络，经过多个特征提取模块提取图像特征，并引入频域通道注意力模块对通道重要性进行区分；通过频域下采样模块对特征图进行下采样；经过4层全连接层和激活层，最后输出分类结果。本发明方法解决了现有技术中噪声积累的问题，减少了图像噪声对分类网络提取特征的影响，使得分类网络具备更强的噪声鲁棒性，使得网络可以更快的收敛。 | 