真实场景中基于卷积神经网络的去噪算法

• 作者: 谢舒闽 邓磊 谢中梅 李海平
• 来源期刊: 电脑与电信
• 关键词: 图像处理 真实场景 卷积神经网络 图像去噪
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对真实场景中的噪声图像处理,根据更接近真实场景中的噪声模型,提出了一种基于卷积神经网络的去噪算法,该算法利用卷积神经网络中多个卷积层学习真实场景下噪声图像的数据特征,从而不断优化自身参数.仿真结果表明,本文所提基于卷积神经网络的去噪算法对真实场景中的噪声图像具有较好的去噪效果,去噪后的图像更加清晰,视觉效果较好,同时图像中的边缘细节得到了较好的保持.