【摘要】：基于深度學習理論,將圖像去噪過程看成神經(jīng)網(wǎng)絡的擬合過程,構造簡潔高效的復合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,提出基于復合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像去噪算法.算法第1階段由2個2層的卷積網(wǎng)絡構成,分別訓練階段2中的3層卷積網(wǎng)絡中的部分初始卷積核,縮短階段2中網(wǎng)絡的訓練時間和增強算法的魯棒性.最后運用階段2中的卷積網(wǎng)絡對新的噪聲圖像進行有效去噪.實驗表明文中算法在峰值信噪比、結構相識度及均方根誤差指數(shù)上與當前較好的圖像去噪算法相當,尤其當噪聲加強時效果更佳且訓練時間較短.
[Abstract]:Based on the theory of depth learning, the image denoising process is regarded as the fitting process of neural network, a simple and efficient compound convolution neural network is constructed, and an image denoising algorithm based on compound convolution neural network is proposed. The first stage of the algorithm consists of two two-layer convolution networks, which are part of the initial convolution kernel in the three-layer convolution network in the training stage 2, and shorten the training time of the network in stage 2 and enhance the robustness of the algorithm. Finally, the new noise image is de-noised effectively by using the convolution network in stage 2. The experimental results show that the proposed algorithm is comparable to the current image denoising algorithms in peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural acquaintance and root mean square error exponent, especially when the noise is enhanced and the training time is shorter.
【作者單位】： 中國計量大學理學院應用數(shù)學系;
【基金】：國家自然科學基金項目(No.61672477,61571410)資助~~
【分類號】：TP391.41;TP183

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