基于复合卷积神经网络的图像去噪算法

• 作者: 吕永标 曹飞龙 赵建伟
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 卷积神经网络 随机梯度下降法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 97-105
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.71|TP183
• 字数: 6596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201702001

摘要

基于深度学习理论,将图像去噪过程看成神经网络的拟合过程,构造简洁高效的复合卷积神经网络,提出基于复合卷积神经网络的图像去噪算法.算法第1阶段由2个2层的卷积网络构成,分别训练阶段2中的3层卷积网络中的部分初始卷积核,缩短阶段2中网络的训练时间和增强算法的鲁棒性.最后运用阶段2中的卷积网络对新的噪声图像进行有效去噪.实验表明文中算法在峰值信噪比、结构相识度及均方根误差指数上与当前较好的图像去噪算法相当,尤其当噪声加强时效果更佳且训练时间较短.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹飞龙	中国计量大学理学院应用数学系	62	241	8.0	12.0
2	赵建伟	中国计量大学理学院应用数学系	27	83	5.0	8.0
3	吕永标	中国计量大学理学院应用数学系	3	45	3.0	3.0