文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

基于残差密集卷积自编码的高噪声图像去噪方法: 收藏
分享
引用; 《计算机科学》2024年第S1期51卷 555-561页; 作者：张杰卢淼鑫李嘉康徐大勇黄雯潇史小平郑州轻工业大学电气信息工程学院郑州450002 中国烟草总公司郑州烟草研究院烟草工艺重点实验室郑州450000 哈尔滨工业大学控制与仿真中心哈尔滨150080; 在高噪声图像去噪中,传统卷积自编码器难以挖掘有效的深度特征信息,进而影响了图像的重建质量。为了提高高噪声图像的重建质量,提出了一种残差密集卷积自编码器网络模型。该模型首先使用卷积操作代替池化操作以提高高噪声图像的表征能力...; 在高噪声图像去噪中,传统卷积自编码器难以挖掘有效的深度特征信息,进而影响了图像的重建质量。为了提高高噪声图像的重建质量,提出了一种残差密集卷积自编码器网络模型。该模型首先使用卷积操作代替池化操作以提高高噪声图像的表征能力;同时,在编码和解码阶段设计三级密集残差网络结构,实现图像特征的有效挖掘;最后,设计一个优化损失函数以进一步提高重建图像的质量。实验结果表明,设计的去噪方法能够从高噪声图像中重建高质量的图像,同时能够保留更多的细节特征信息,有效验证了该算法在图像去噪中的有效性。该方法能够有效解决高噪声图像的去噪问题,具有重要的应用价值。; 来源：详细信息评论

高级检索 表达式检索

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

高级检索 表达式检索

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

限定检索结果

保存检索档案

请选择保存的检索档案：

收藏书架

请选择收藏分类：

检索条件订阅

申请转借

引用

高级检索 表达式检索

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

高级检索 表达式检索

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

限定检索结果

保存检索档案

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

收藏书架

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

检索条件订阅

申请转借

引用

高级检索表达式检索

高级检索表达式检索

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：