作者：朱宜生; 孙成图像去噪卷积神经网络红外图像
摘要：为了更有效地去除红外图像中的噪声,提出一种基于卷积神经网络的红外图像去噪方法。该方法构建了一个由卷积子网和反卷积子网构成的网络结构,卷积子网提取图像的特征,反卷积子网通过特征图重建原始图像。对无噪声图像通过加噪的方式得到含噪声图像,由此构成训练集和测试集,通过Tensorflow对训练集中的红外图像样本进行训练,拟合出含噪声图像和无噪声图像的映射关系,并利用学习到的映射关系对测试集进行去噪。实验结果表明,与传统的去噪方法相比,随着噪声强度的增大,本文方法能更有效的去除红外图像中的噪声,获得更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。
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