基于机器学习的图像去噪研究

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摘要为解决当前图像去噪中的一系列技术性难题,本文基于机器学习中关于深度学习的相关理论和方法对图像去噪方面的理论和技术进行研究,通过分析机器学习和图像去噪的相关理论,对图像去噪的主要技术流程进行详细探讨,并结合实际的数据集对本次研究的图像去噪方法进行测试,测试结果表明,本次研究的图像去噪算法在性能上与以往发展成熟的算法差异不大,但速度优势极为突出,预计其具备潜在的应用价值。

作者赵洋沈雪梅

机构地区信阳职业技术学院

出处《通讯世界》 2022年第2期166-168,共3页 Telecom World

关键词机器学习图像去噪图像处理

分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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参考文献7

1吴从中,陈曦,詹曙.结合残差编解码网络和边缘增强的遥感图像去噪[J].遥感学报,2020,24(1):27-36. 被引量：16
2王磊,王敏,张鹏程,任时磊,高晓玲,桂志国.改进非局部均值各向异性扩散图像去噪算法[J].测试技术学报,2021,35(5):436-442. 被引量：4
3张露文,薛晓军,李恒,王海瑞,张国银,赵磊.基于改进NLM的PCB图像去噪算法[J].计算机工程与科学,2021,43(9):1608-1615. 被引量：4
4万庄姝,谭碧莹,段雅倩,闵钢,舒忠.一种小波阈值函数构建的图像去噪算法研究[J].现代计算机,2021,27(3):53-59. 被引量：6
5王洪雁,杨晓,姜艳超,汪祖民.基于多通道GAN的图像去噪算法[J].通信学报,2021,42(3):229-237. 被引量：5
6樊博,金旭荣,田瑞,李昊怡.一种2D-VMD与NLM结合的芯片图像去噪算法研究[J].计算机测量与控制,2021,29(6):199-204. 被引量：5
7徐艳华.基于分数阶微积分的图像去噪算法研究[J].电子设计工程,2021,29(24):48-51. 被引量：5

二级参考文献45

1侯建华,熊承义,田晓梅.广义高斯分布及其在图像去噪中的应用[J].中南民族大学学报（自然科学版）,2005,24(3):44-47. 被引量：12
2周畅,王笛,周庆.基于加性噪声的图像人工退化[J].计算机工程,2009,35(11):223-225. 被引量：4
3刘茜,卢心红,李象霖.基于多尺度Retinex的自适应图像增强方法[J].计算机应用,2009,29(8):2077-2079. 被引量：52
4兰超,欧阳林子.一种基于改进的软硬阈值折衷法的去噪研究[J].科学技术与工程,2009,9(18):5515-5517. 被引量：12
5陈强,郑钰辉,孙权森,夏德深.片相似性各项异性扩散图像去噪[J].计算机研究与发展,2010,47(1):33-42. 被引量：23
6陈荣,曹永锋,孙洪.基于主动学习和半监督学习的多类图像分类[J].自动化学报,2011,37(8):954-962. 被引量：74
7秦毅,王家序,毛永芳.基于软阈值和小波模极大值重构的信号降噪[J].振动．测试与诊断,2011,31(5):543-547. 被引量：30
8王旭东,冯象初,霍雷刚.去除乘性噪声的重加权各向异性全变差模型[J].自动化学报,2012,38(3):444-451. 被引量：14
9刘艳萍.基于X光机的多帧PCB图像去噪算法的研究[J].现代计算机,2012,18(17):32-34. 被引量：1
10秦其明,陆荣建.分形与神经网络方法在卫星数字图像分类中的应用[J].北京大学学报（自然科学版）,2000,36(6):858-864. 被引量：33

共引文献38

1江星星,宋秋昱,杜贵府,黄伟国,朱忠奎.变分模式分解方法研究与应用综述[J].仪器仪表学报,2023,44(1):55-73. 被引量：20
2陈亚楠.基于偏微分方程的图像去噪处理方法[J].信息与电脑,2021,33(10):22-23. 被引量：1
3崔程程,周先春,昝明远,陈璟,汪志飞,殷豪.基于自适应滤波的BM3D降噪算法[J].电子测量技术,2021,44(12):97-101. 被引量：9
4李靖,王慧,闫科,阎晓东,杨乐.改进Canny算法的图像边缘增强方法[J].测绘科学技术学报,2021,38(4):398-403. 被引量：16
5黄英.基于Remez算法的多媒体阅读语音快速降噪算法[J].自动化与仪器仪表,2021(9):62-65.
6曾学,吕凤玉,贺成柱.鼓风炉表面在线温度监测系统设计[J].机械研究与应用,2021,34(5):90-92.
7张建,熊福松,喻炳政,王宜怀.基于窄带物联网智能电能表关键技术研究[J].电测与仪表,2022,59(4):15-21. 被引量：10
8李思平.基于改进生成对抗网络的图像去噪方法[J].电脑知识与技术,2022,18(12):61-63. 被引量：2
9郑雅茹.基于数学形态学算法的遥感图像边缘去噪方法[J].自动化与仪器仪表,2022(5):36-39. 被引量：6
10许黎,侯杰,陈庆利,秦亚琦,彭乙翠,黄果.结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型[J].四川大学学报（自然科学版）,2022,59(4):46-55. 被引量：5

1胡秀娟,耿庆杰,于克.BIM技术在工程造价管理中的应用[J].新材料·新装饰,2022,4(12):145-147.
2徐晓璐.5G在汽车领域上的应用研究[J].中国新通信,2022,24(6):85-87.
3周国栋.一种抑制图像阶梯效应的改进全变分去噪方法[J].计算机应用与软件,2022,39(4):263-268. 被引量：1
4赵毅.电子化运维在广电网络维护中的运用[J].环球首映,2022(5):251-253.
5张玉菊.探究运用符号培养小班幼儿生活自理能力的实践策略[J].教育界,2022(11):125-127. 被引量：1
6金枝.基于大概念的高中生物学主题式教学研究[J].名师在线（中英文）,2022(21):2-3. 被引量：1
7张瑞英,陈秀兰.混合云平台构建管理及安全性研究[J].电脑知识与技术,2022,18(13):40-42. 被引量：2
8郝振欣,杜佳麟,邱玉蕊.地域文化元素在公共艺术上的应用研究——以秦皇岛景观为例[J].商情,2022(30):152-154. 被引量：1
9胡思洋.城市轨道全自动无人驾驶技术应用探讨[J].科技视界,2022(14):13-15.
10庞飞.绵阳市青少年武术培训机构发展现状及对策研究[J].灌篮,2022(6):151-153.

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