基于雅可比动态逼近的图像去噪网络算法

作     者：刘美琴 姬厚国 白羽 姚超 赵耀 LIU Meiqin;JI Houguo;BAI Yu;YAO Chao;ZHAO Yao

作者机构：北京交通大学信息科学研究所北京100044 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 

基　　金：国家自然科学基金项目(62372036) 中央高校基本科研业务费专项项目(2024JBZX001) 

出 版 物：《北京邮电大学学报》 (Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications)

年 卷 期：2024年第47卷第4期

页      码：63-70页

摘      要：受到环境因素和采集设备性能的限制,图像采集易受噪声干扰从而降低用户的视觉体验。为了有效去除图像噪声,提出了基于雅可比动态逼近的端到端图像去噪网络算法。利用常微分方程的思想构建前向微分结构,动态拟合噪声分布,并设计雅可比矩阵的求解模块实现前向求导,降低去噪网络的复杂度。为了提高对复杂噪声的特征表示能力,应用多尺度特征提取模块获取图像中非均匀噪声的特征,并进一步获取图像的上下文语义信息。此外,采用双注意力结构增强重建特征,提高重建图像的质量。大量实验结果表明,所提算法可以有效地去除合成噪声和真实噪声,重建图像在客观评价指标与主观视觉效果上均取得较好的效果。

主 题 词：常微分方程 图像去噪 雅可比求解模块 多尺度特征提取模块 卷积神经网络 

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] 

核心收录：

D　O　I：10.13190/j.jbupt.2023-261

馆 藏 号：203128423...