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基于多通道GAN的图像去噪算法
文献摘要：
图像去噪算法是近年来在计算机视觉领域兴起的一种新技术.本文首先介绍了传统去噪方法,其次介绍了新的基于多通道GAN的图像去噪算法,最后对该技术的应用效果进行了比较.实验表明,与非卷积神经网络相比,多通道GAN具有更高的学习率、更好的分类器效果和鲁棒性,其能够将通道数增加一倍,并且使用多通道神经网络提取特征也将能够有效解决多通道视觉算法中噪声问题.
文献关键词：
多通道GAN;图像去噪;通道分离
中图分类号：
作者姓名：
宋爽;郝丽婷;高海娟
作者机构：
北京邮电大学世纪学院,北京100000
文献出处：
引用格式：
[1]宋爽;郝丽婷;高海娟-.基于多通道GAN的图像去噪算法)[J].模型世界,2022(27):19-21
A类：
B类：
多通道,GAN,图像去噪,去噪算法,计算机视觉,去噪方法,学习率,分类器,通道数,增加一倍,提取特征,视觉算法,噪声问题,通道分离
AB值：
0.306894
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