结合密集残差块和注意力的真实图像去噪网络

作     者：余卓璞 周冬明 周联敏 赵倩 尹稳 YU Zhuo-pu;ZHOU Dong-ming;ZHOU Lian-min;ZHAO Qian;YIN Wen

作者机构：云南大学信息学院云南昆明650000 

基　　金：国家自然科学基金项目(62066047、61365001) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第6期

页      码：1812-1821页

摘      要：为有效去除真实图像噪声并保留图像边缘信息,提出一种结合密集网络思想和并行极化自注意力机制的真实去噪算法。使用3条并行结构处理不同尺度的特征信息,其中每条分支由两个密集注意力块串联而成,形成残差结构。使用选择性核融合机制,获取不同深度下的特征信息,将其融合并使用注意力机制去除冗余信息,获取干净图像。实验结果表明,该算法在SIDD、DND、PolyU测试集上的峰值信噪比分别为39.32 dB、39.52 dB和37.36 dB,结构相似性分别为0.908、0.951和0.952,在SIDD和PolyU测试集上的图像通用质量指标值为0.992和0.982,在去噪任务上可以达到较好的性能,提高了图像视觉的质量。

主 题 词：真实图像去噪 深度学习 卷积神经网络 密集残差网络 多尺度 注意力机制 深度卷积 

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

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2024.06.029

馆 藏 号：203128266...