改进的生成对抗网络图像去噪算法

• 作者: 陈人和 赖振意 钱育蓉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 生成对抗网络 图像去噪 全局残差 重建损失
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 168-172
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2003-0336

摘要

由于图像噪声的存在会干扰人对图像的理解,为了有效地去除噪声并获得比较好的视觉观感,提出一种基于生成对抗网络算法,该算法通过增加生成网络的宽度来获取更多的图像特征,并加入一个全局残差对输入的噪声图像进行特征的提取与学习,避免特征的丢失.网络采用对抗损失和重建损失的加权和,在去除噪声的同时能够有效地保留图像的细节信息.实验结果表明,该算法能够有效地去除图像噪声,改善图像的视觉观感.