典型文献
基于多尺度卷积神经网络的图像去噪方法研究
文献摘要：
应用传统方法对图像去噪处理后,图像的峰值信噪比仍旧比较低,文章提出了基于多尺度卷积神经网络的图像去噪方法.以多尺度卷积神经网络为架构,由去噪模块与边缘模块组建成多尺度卷积神经网络去噪模型,利用残差学习法对模型进行训练,并利用寻优迭代算法对代价函数进行求解,利用训练好的去噪模型对图像进行多尺度卷积计算,根据噪声真值对图像平滑处理,实现图像去噪.通过实验证明,本次设计方法去噪后图像噪声有了明显降低,峰值信噪比高于传统方法.
文献关键词：
多尺度卷积神经网络;去噪;峰值信噪比;残差学习法;寻优迭代算法
中图分类号：
作者姓名：
汤勇峰
作者机构：
江苏省徐州医药高等职业学校,江苏 徐州 221116
文献出处：
引用格式：
[1]汤勇峰-.基于多尺度卷积神经网络的图像去噪方法研究)[J].无线互联科技,2022(24):154-156
A类：
残差学习法,寻优迭代算法
B类：
多尺度卷积神经网络,图像去噪方法,去噪处理,峰值信噪比,仍旧,去噪模块,去噪模型,代价函数,练好,卷积计算,真值,图像平滑处理,后图,图像噪声,信噪比高
AB值：
0.186542
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