典型文献
基于可变形卷积和注意力机制的图像去噪算法
文献摘要：
为了增强图像的去噪效果和同时最大限度的保留图像的细节信息,提出了一种有效的图像去噪算法,该算法引入可变形卷积,并与扩张卷积、普通卷积组成"混合稀疏块"来完成主要的去噪任务.采用双重注意力机制,让网络能够关注到更多的重要信息,从而能挖掘到更深层次下的噪声信息;将网络设计成残差结构并在网络深处使用并行结构,以缓解梯度消失、训练缓慢等问题.实验结果证明,该算法与其他去噪算法相比,去噪表现优异且能更好的保留图像细节信息,拥有更高的数据评价指标,体现了更好的鲁棒性.
文献关键词：
图像去噪;可变形卷积;混合稀疏块;双重注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
许光宇;付海超
作者机构：
安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南 232001
文献出处：
引用格式：
[1]许光宇;付海超-.基于可变形卷积和注意力机制的图像去噪算法)[J].合肥学院学报（综合版）,2022(05):79-87
A类：
混合稀疏块
B类：
可变形卷积,图像去噪,去噪算法,增强图像,去噪效果,细节信息,扩张卷积,双重注意力机制,注到,重要信息,声信,网络设计,计成,残差结构,深处,并行结构,梯度消失,数据评价
AB值：
0.260035
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
