图像在生成或传感过程中往往会受到噪声干扰,噪声干扰会给后续图像处理工作增加难度,甚至会给某些生产活动带来巨大的经济损失。结合平稳小波变换与卷积神经网络的优势,提出了一种有效的图像去噪算法。训练阶段,采用提出的算法对图像进...图像在生成或传感过程中往往会受到噪声干扰,噪声干扰会给后续图像处理工作增加难度,甚至会给某些生产活动带来巨大的经济损失。结合平稳小波变换与卷积神经网络的优势,提出了一种有效的图像去噪算法。训练阶段,采用提出的算法对图像进行尺度为1的平稳小波分解后,分别把高、低频分量输入4个设计好的残差网络进行训练;在测试阶段使用小波逆变换来获得最终的预测图像。实验结果表明:在高斯白噪声水平达到σ=50时,去噪后图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)均值和结构相似性(structural similarity index method,SSIM)均值可以达到28.37 dB和0.8080,提出的算法可以有效去除可见光图像中的高斯白噪声、自然噪声,以及遥感图像在传感过程中产生的噪声,并且在去除图像噪声的同时能较好地保留图像的边缘与纹理细节。展开更多
文摘图像在生成或传感过程中往往会受到噪声干扰,噪声干扰会给后续图像处理工作增加难度,甚至会给某些生产活动带来巨大的经济损失。结合平稳小波变换与卷积神经网络的优势,提出了一种有效的图像去噪算法。训练阶段,采用提出的算法对图像进行尺度为1的平稳小波分解后,分别把高、低频分量输入4个设计好的残差网络进行训练;在测试阶段使用小波逆变换来获得最终的预测图像。实验结果表明:在高斯白噪声水平达到σ=50时,去噪后图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)均值和结构相似性(structural similarity index method,SSIM)均值可以达到28.37 dB和0.8080,提出的算法可以有效去除可见光图像中的高斯白噪声、自然噪声,以及遥感图像在传感过程中产生的噪声,并且在去除图像噪声的同时能较好地保留图像的边缘与纹理细节。
