【摘 要】
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图像去噪作为计算机视觉和图像处理领域的一项基础研究,在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等各种实际应用中都有极其重要的意义。传统的图像去噪算法通常涉及复杂的优化问题,需要人工设置多个参数,因此去噪过程耗时且效果欠佳。近年来随着人工智能的迅猛发展,基于深度神经网络的图像去噪算法受到广泛关注。本文对基于深度神经网络的图像去噪算法进行详细的研究与优化,主要工作有:（1）针对现有算法对图像特征信息利用不足、去噪
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图像去噪作为计算机视觉和图像处理领域的一项基础研究,在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等各种实际应用中都有极其重要的意义。传统的图像去噪算法通常涉及复杂的优化问题,需要人工设置多个参数,因此去噪过程耗时且效果欠佳。近年来随着人工智能的迅猛发展,基于深度神经网络的图像去噪算法受到广泛关注。本文对基于深度神经网络的图像去噪算法进行详细的研究与优化,主要工作有:（1）针对现有算法对图像特征信息利用不足、去噪效果不够理想等问题,本论文提出基于多尺度深度残差网络的图像去噪算法。其中,基于Inception结构提出多尺度特征提取模块,用于提取不同尺度的特征信息;提出全局跳跃连接和局部跳跃连接结合的结构,充分利用浅层图像特征信息,缓解梯度消失和网络退化等问题;基于注意力机制引入通道注意力模块,增加模型对重要特征通道的关注度;使用参数自适应激活函数PRe LU替代Re LU函数。实验结果表明,基于多尺度深度残差网络的图像去噪算法相比其他算法去噪后的图像视觉效果更好,在测试集BSD68上噪声水平σ=15、25、50、75时相比Dn CNN的PSNR分别提高了0.05d B、0.09d B、0.15d B、0.27d B,去噪性能更为优越。（2）针对现有算法模型参数量大、复杂度高等问题,本论文提出基于空洞卷积深度残差网络的图像去噪算法。其中,引入空洞卷积优化多尺度特征提取模块;提出空洞卷积残差模块缓解空洞卷积堆叠导致的网格效应。实验结果表明,基于空洞卷积深度残差网络的图像去噪算法在主观和客观评价上与Dn CNN性能相当,但参数量仅为Dn CNN的3/5,在CPU和GPU上的运行时间上均低于其他算法。
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