基于深度残差网络的强辐照图像去噪方法研究

• 作者: 刘理想 张华 张静 李婷 王姮 胡浩行
• 来源期刊: 仪表技术与传感器
• 学科: 工学
• 关键词: 强辐照 图像去噪 深度残差网络 映射关系
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 78-81,87
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3474字
• 语种: 中文

摘要

针对传统去噪方法难适用于强辐照环境下图像去噪问题,提出一种基于深度残差网络的强辐照图像去噪方法.首先利用深度残差网络自适应提取辐照图像的高维特征,构建图像去噪深度网络模型;然后利用数据增广技术扩增网络所需数据集;最后以交叉熵损失函数作为网络的评价指标,拟合出噪声图像和干净图像之间的映射关系.实验表明:该方法去噪后P SNR值能提高9 dB以上,且该方法具有强适应性;与现有主流去噪方法相比,所提方法去噪效果更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王姮	西南科技大学信息工程学院	63	459	10.0	19.0
2	张华	西南科技大学信息工程学院	193	1226	16.0	25.0
3	张静	西南科技大学信息工程学院	149	920	17.0	24.0
7	刘理想	西南科技大学信息工程学院	7	3	1.0	1.0
8	李婷	西南科技大学信息工程学院	2	3	1.0	1.0
9	胡浩行	西南科技大学信息工程学院	2	1	1.0	1.0