【摘 要】
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对于非盲的高斯降噪算法而言,噪声水平值是非常重要的参数。传统的噪声水平估计算法多采用复杂的处理过程操作且效率较低。为此,本文利用非线性映射能力强大的卷积神经网络实
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61662044,61163023,51765042,81501560);江西省自然科学基金(20171BAB202017)
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对于非盲的高斯降噪算法而言,噪声水平值是非常重要的参数。传统的噪声水平估计算法多采用复杂的处理过程操作且效率较低。为此,本文利用非线性映射能力强大的卷积神经网络实现了一种快速高斯噪声水平估计算法。该算法首先对大量原始无失真自然图像施加不同水平的高斯噪声构成噪声图像集合,将噪声图像及其对应的噪声水平值作为卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的输入和输出,训练得到一个噪声水平估计模型。模型一旦训练完成,即可快速地估计出任意给定的噪声图像的高斯噪声水平大小,整个过程无需人
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