【摘 要】
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为更有效地去除图像中的噪声,提出一种深度学习的图像去噪方法。以完整图像作为网络的输入及输出图像,通过隐含层构成由含噪声图像到去噪图像的非线性映射,由卷积子网和反卷
【基金项目】
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山西省自然科学基金(2015011045)
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为更有效地去除图像中的噪声,提出一种深度学习的图像去噪方法。以完整图像作为网络的输入及输出图像,通过隐含层构成由含噪声图像到去噪图像的非线性映射,由卷积子网和反卷积子网构成一种对称式的网络结构,卷积子网学习图像特征,反卷积子网根据特征图恢复原始图像,并结合修正线性单元获取更多的纹理细节。以VOC2012数据集作为训练集,使用Tensorflow在GPU环境下训练网络模型。实验结果表明,与GSM,KSVD,CN2,MLP方法相比,该方法能更有效地去除图像中的噪声,获得更高的峰值信噪比,耗时更短,视觉效果更佳。
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