基于机器学习的图像去噪研究

作者：陈琦; 张曰花; 王红

来源：现代信息科技, 2019, 3(14): 71-73.

• 机器学习
• 图像去噪
• 应用改进

图像在进行传递表达信息时会受到一定噪音的影响,使得图像的信息度降低,整个图像的平滑度降低,所以,为了保证图像在传输过程中的准确度、图像整体的效果,会对图像进行预处理——专门的去噪,专门的去噪过程有多种,其中包括空域、变换域和机器学习三大类方法,而其中较为成熟的应用技术要属机器学习方法,机器学习的图像去噪又有三大类,分别是神经网络、稀疏算法和向量算法,通过对去噪过程进行研究,提高图像在信息传递中的清晰度和准确度,同时,增强去噪的作用效果。本文将主要就机器学习的去噪过程进行研究,分别从机器学习的去噪研究的含义,去噪研究的应用及提高去噪作用效果的相应措施几个方面进行详细讨论,为日后相应的措施改变提供理论参考和借鉴。

• 单位
  山东华宇工学院