基于轻量深度残差网络的图像多类型噪声去除算法

作     者：秦毅 赵二刚 Qin Yi;Zhao Ergang

作者机构：重庆电子工程职业学院人工智能与大数据学院重庆401331 南开大学电子信息与光学工程学院天津300071 

基　　金：重庆市高等教育教学改革研究重点项目(162071) 重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ1729408) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2021年第38卷第9期

页      码：250-255页

摘      要：针对现有网络仅解决单一类型的噪声和计算效率低的问题,提出一种基于轻量深度残差网络的图像多类型噪声去除算法。该算法采用改进的残差模块和级联训练的方式提高去噪网络在多类型噪声去除过程中的精确度,通过设计一个边缘感知损失函数来保证恢复图像中具有更多的边缘细节和更高的感知质量。实验结果表明,该算法的整体性能要优于其他算法,在有效增加边缘细节的同时,计算效率也有极大的改善。

主 题 词：深度残差网络 图像去噪 边缘感知 深度可分离 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2021.09.039

馆 藏 号：203104889...