基于局部路径特征信息神经网络的图像去噪

• 作者: 冯金顺 王慧 程正兴
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 卷积神经网络 信息连接模块 增强单元
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 70-79
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20203501.0070

摘要

图像去噪旨在减少或消除噪声对图像的影响,这一过程往往会有高频细节信息的丢失.为了在去除图像噪声的同时保护图像的边缘信息与纹理细节,本文提出了一种能够连接图像局部路径信息的神经网络,该网络训练完成后可以直接对含噪声图像进行降噪,不需要对图像进行预处理.本文提出的神经网络包括3个部分:特征提取层、信息连接模块、信息重建层.信息连接模块是该网络的关键部分,通过残差学习连接局部长路径和局部短路径的特征信息.实验结果表明,经本文处理后的图像在有参考的图像质量评价指标PSNR和SSIM上均有明显提升,PSNR最高可以达到34.87dB,SSIM可以达到0.87以上;在无参考的图像质量评价指标BRISQUE和NIQE上均有明显下降.本文算法对不同水平、不同种类的算法都有相对较好的效果,且性能优于一般算法,在去噪工作中有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程正兴	西安交通大学数学与统计学院	110	1039	15.0	29.0
2	王慧	南阳理工学院师范学院	25	24	3.0	4.0
3	冯金顺	南阳理工学院师范学院	18	10	2.0	3.0