基于深度卷积神经网络的图像去噪研究

发布时间：2018-05-07 21:53

  本文选题：卷积神经网络 + 图像去噪　； 参考：《计算机工程》2017年03期

【摘要】：为更有效地去除图像中的噪声,提出一种深度学习的图像去噪方法。以完整图像作为网络的输入及输出图像,通过隐含层构成由含噪声图像到去噪图像的非线性映射,由卷积子网和反卷积子网构成一种对称式的网络结构,卷积子网学习图像特征,反卷积子网根据特征图恢复原始图像,并结合修正线性单元获取更多的纹理细节。以VOC2012数据集作为训练集,使用Tensorflow在GPU环境下训练网络模型。实验结果表明,与GSM,KSVD,CN2,MLP方法相比,该方法能更有效地去除图像中的噪声,获得更高的峰值信噪比,耗时更短,视觉效果更佳。
[Abstract]:In order to remove noise more effectively, a deep learning image denoising method is proposed. Taking the complete image as the input and output image of the network, the nonlinear mapping from the noisy image to the denoising image is constructed by the hidden layer, and a symmetric network structure is constructed by the convolution subnet and the deconvolution subnet. Convolutional subnets learn image features and deconvolution subnets recover the original images according to feature graphs and obtain more texture details with modified linear units. VOC2012 data set is used as training set and Tensorflow is used to train network model in GPU environment. The experimental results show that the proposed method is more effective in removing noise, obtaining higher peak signal-to-noise ratio (PSNR), shorter time and better visual effect than the GSMS-KSVD- CN2MLP method.
【作者单位】： 中北大学计算机与控制工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金(2015011045)
【分类号】：TP391.41;TP183

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本文编号：1858581