【摘 要】
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针对目前基于卷积神经网络的图像去噪算法中,存在的卷积层数少、模型简单、参数计算量大和收敛速度慢等问题,导致无法有效地保留高频纹理信息,易产生振铃效应,提出一种结合密连网络的图像去噪算法。首先利用低通滤波器将噪声图像分解成高频层和低频层,对包含高频层的图像信息进行傅里叶域上的预处理,将预处理后的初始图像小块作为网络的输入样本,对应的清晰图像小块作为标签训练该密连网络,得到从噪声图像到潜在清晰图像的映
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院 西安710048
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针对目前基于卷积神经网络的图像去噪算法中,存在的卷积层数少、模型简单、参数计算量大和收敛速度慢等问题,导致无法有效地保留高频纹理信息,易产生振铃效应,提出一种结合密连网络的图像去噪算法。首先利用低通滤波器将噪声图像分解成高频层和低频层,对包含高频层的图像信息进行傅里叶域上的预处理,将预处理后的初始图像小块作为网络的输入样本,对应的清晰图像小块作为标签训练该密连网络,得到从噪声图像到潜在清晰图像的映射函数,实现基于该网络的图像去噪。实验结果表明引入密连模块后,在保持网络深度的同时,可以保留更多被模糊的
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