内蒙古科技大学信息工程学院, 内蒙古 包头 014010
图像去噪是数字图像处理中最基本的研究内容,也是一项十分关键的技术,一直以来是图像处理领域的难点。图像去噪的好坏直接影响后续图像边缘检测、特征提取、图像分割和模式识别等图像处理。为有效去除乘性噪声的影响,提出一种深度残差学习的乘性噪声去噪方法。该方法通过引入残差优化,解决了卷积神经网络在层数较多时,随着层数加深,梯度在传播过程中逐渐消失的问题。与4种经典去噪算法进行比较,结果表明,该方法在有效去除乘性噪声的同时,可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息,为后续的图像分割、配准和目标识别等奠定基础。
图像处理 深度残差学习 卷积神经网络 乘性噪声 去噪方法 激光与光电子学进展
2018, 55(3): 031004
