【摘 要】
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在数字图像处理的各种任务中,图像去噪是基础而又重要的任务之一.近几十年来,学者们从各种角度对数字图像处理进行了深入研究,提出了大量的图像恢复算法.但由于图像信息的多
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在数字图像处理的各种任务中,图像去噪是基础而又重要的任务之一.近几十年来,学者们从各种角度对数字图像处理进行了深入研究,提出了大量的图像恢复算法.但由于图像信息的多样性与复杂性,不管是传统的图像去噪方法,还是基于深度学习的去噪算法,都还有许多难点和工作需要完成.本文主要研究了基于PDE的图像去噪算法和基于深度学习的去噪算法,其主要内容可以分为以下两个方面:1.提出基于广义全变分(TGV)和小波阈值模型的图像去噪算法由于小波图像去噪模型存在将图像边缘模糊的缺陷,我们提出了一种将小波去噪自适应阈值模型和TGV模型相结合的方法.先用小波变换将噪声图像进行分解,获得各个维度的小波系数.然后用二阶广义全变分(TGV)模型处理低频系数,用改进之后的自适应阈值模型处理高频系数,最后将图像进行重构.通过对不同噪声程度的图像进行数值实验,从直观观察和客观评价指标表明本文的去噪算法确实有所改进.2.提出新的自编码卷积神经网络图像去噪算法为了实现更高效的图像去噪,本文提出了一种新的自编码卷积神经网络图像去噪算法.我们改变了卷积层的激活函数和整个网络跳跃连接的方式,并在学习率的选取上有了一定改进.新的模型结构设计简单,卷积网络层数更少.通过与原模型相比较,数值实验表明,新的模型具有运行时间更少、视觉效果更好、峰值信噪比更大的特点.
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