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基于噪音估计的散斑干涉相位条纹图像的卷积神经网络图像去噪
文献摘要：
散斑干涉的获取的相位条纹图像由于光照条件,摄像设备以及工作环境等因素的影响常常会引入噪音,噪音的存在使得后续的图像分析处理工作难以进行.随着计算力的发展,人工神经网络是近年来兴起的一种新的去噪方法.然而,在应用卷积神经网络进行处理时,由于样本数量的不足,难以获得非常好的效果.本文参考卷积神经网络的工作原理,对去噪卷积神经网络进行了一点改进,在神经网络的前端加入了一个基于噪音估计的学习率计算模块,使得学习过程中神经网络能够更好的学习到噪音特征,将其应用于相位条纹图时获得了不错的效果.
文献关键词：
散斑干涉;噪音估计;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王旭葆;顾玮韬
作者机构：
北京工业大学,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]王旭葆;顾玮韬-.基于噪音估计的散斑干涉相位条纹图像的卷积神经网络图像去噪)[J].软件,2022(02):45-48
A类：
噪音估计
B类：
散斑干涉,干涉相位,相位条纹,条纹图像,网络图像,图像去噪,光照条件,摄像设备,图像分析,分析处理,作难,计算力,人工神经网络,去噪方法,样本数量,难以获得,考卷,去噪卷积神经网络,学习率,学习过程,不错
AB值：
0.287732
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