藏文文献版面分析中去噪方法研究

• 作者: 吴燕如 珠杰 管美静
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 卷积神经网络 残差学习 藏文文献版面
• 年，卷（期）: 2020,（29）
• 页码范围: 196-198
• 页数: 3页
• 分类号: TP18

摘要

针对藏文文献版面的特征,本文结合藏字结构的特征,提出一种基于卷积神经网络的DnCNN藏文文献版面去噪算法。该方法采用17层网络结构深度学习版面特征,在训练过程中结合批量标准化和ReLU激活函数提高训练速度和特征的学习精度,最后使用残差学习输出残差图像。实验结果表明,针对藏文文献版面中易出现的噪声有良好的去噪表现,不但有较高的峰值信噪比,而且在主观评价方面也有不错的评价。