一种非开关型快速随机脉冲噪声降噪算法

• 作者: 刘婷云 张贵珍 徐少平 李崇禧 罗洁
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 降噪 随机脉冲噪声 非开关型 卷积神经网络 噪声比例值 执行效率
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2622-2629
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.12.023

摘要

为提高现有开关型随机脉冲噪声(Random-Valued Impulse Noise,RVIN)降噪算法的降噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的非开关型RVIN快速降噪算法(Fast Non-switching RVIN Denoising Algorithm,FNRDA).首先,利用噪声检测器随机地检测给定噪声图像中少量不同位置处的像素点;然后,将检测为RVIN噪声点的个数除以被检像素点总数转化为噪声比例值;最后,根据噪声比例值调用相应预先训练好的非开关型卷积神经网络降噪模型,快速且高质量地完成图像降噪任务.实验结果表明:所提出的非开关型FNRDA算法在各噪声比例下的综合性能(降噪效果和执行效率)优于经典的开关型RVIN降噪算法,适用于图像恢复、信号检测、无线通讯等实时系统中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐少平	南昌大学信息工程学院	85	417	11.0	17.0
2	罗洁	南昌大学信息工程学院	24	234	10.0	14.0
3	刘婷云	南昌大学信息工程学院	12	4	1.0	1.0
4	张贵珍	南昌大学信息工程学院	6	1	1.0	1.0
5	李崇禧	南昌大学信息工程学院	11	7	1.0	2.0