基于深度卷积神经网络的图像去噪方法

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资料介绍

基于深度卷积神经网络的图像去噪方法(中文9000字,英文PDF)
摘要：图像去噪仍然是图像处理中的一个挑战性问题。作者提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的新型图像去噪方法。与其他基于学习的方法不同，作者设计了DCNN来实现噪声图像。因此，可以通过将噪声图像与污染图像分离来获得潜在清晰图像。在训练阶段，采用梯度裁剪方案来防止梯度爆炸并使网络快速收敛。实验结果表明，与现有技术的去噪方法相比，本文所提出的去噪方法可以获得更好的性能。此外，结果表明，去噪方法具有通过单个去噪模型抑制不同噪声水平的噪声的能力。