Image Mixed Noise Removal Based on Deep Residual Network
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摘要: 深度卷积神经网络的提出引发了图像处理算法的一系列突破.但是,使用更深入的网络并不总是有帮助,训练它们的巨大障碍是逐渐消失的梯度、大量增长的参数和过长的时间.本文提出了一种基于深度残差网络的图像混合噪声去除算法.通过全局残差学习与局部残差学习,有效地解决了梯度消失与网络参数的增长,提升了模型对图像特征的选择与提取能力,减少了训练时间.实验结果表明,深度残差网络在图像混合噪声去除中效果显著,本文提出的算法得到的去噪图像更好地恢复图像的原始结构,信息丰富,对比度高,鲁棒性强,并且可以更好地保持图像的细节.
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1. 邓劲生，尹晓晴，翟永平. 无人装备智能视觉技术与发展. 国防科技. 2019(06): 28-32 . 
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