基于上下文聚合网络的图像去噪性能分析

• 作者: 刘丽玲 陶温霖 邓天存 李双钰 郭婧 王耀珩
• 来源期刊: 长江信息通信
• 关键词: 图像去噪 神经网络 上下文聚合网络 去噪卷积神经网络 双边滤波
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1131.2021.03.007

摘要

近年来,随着神经网络理论的拓展,神经网络模型在图像处理领域得到了广泛的应用.利用上下文聚合网络实现双边滤波器算子逼近,分析其图像去噪性能.结果表明,逼近双边滤波算子的上下文聚合网络能够实现图像降噪,改善图像质量,且处理效果优于传统的双边滤波器.此外,对比分析了上下文聚合网络和去噪卷积神经网络的图像去噪性能.相比于去噪卷积神经网络,逼近双边滤波运算的上下文聚合网络处理多幅图像的速度更快,时效性更好,且随着处理图片数量增多,性能越优.相反,去噪卷积神经网络的去噪性能更优,但处理速度慢.