1 北京石油化工学院信息工程学院, 北京 102617
2 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院, 北京 100083
由于图像的像素越来越小,数字成像传感器输出的信号对光子噪声的敏感性越来越强,使光子噪声成为数字图像传感器噪声的主要来源。鉴于此,提出一种基于非对称卷积神经网络的图像去噪算法。为了提高模型的泛化能力,将网络框架分为噪声评估网络和去噪网络两部分。为了减少编码器与解码器中网络特征映射之间的语义差距,对去噪网络中的跳跃连接进行改进,使特征在语义上更相似,以便于任务的优化处理。从定性和定量方面进行对比实验,实验结果表明,改进后的网络模型的去噪性能更佳。
图像处理 非对称卷积神经网络 去噪 跳跃连接 光子噪声 激光与光电子学进展
2020, 57(22): 221018
1 北京石油化工学院 信息工程学院, 北京 102617
2 北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京 100029
危险化学品立体仓库火灾预警系统采用光纤传感技术测量仓库内各位置温度值, 在处理光纤测温数据时, 传统小波去噪算法易产生人为振荡。针对此问题提出了基于改进阈值函数的分段小波去噪算法。将数据中易引发伪吉布斯现象的部分划分为准高温段采用平移不变法处理, 其他部分采用传统小波去噪算法。采用阈值法处理小波系数时, 设计了改进阈值函数以减小数据失真和数据波动。实验结果表明, 与传统小波去噪相比, 算法在不同信噪比情况下都能有效消除数据震荡, 具有良好的去噪效果。
小波去噪 光纤传感 拉曼散射 改进阈值函数 wavelet de-noising fiber sensing raman scattering improved threshold function
