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摘要
为了更有效地实现高噪声环境下的图像去噪,本文提出一种基于深度学习的高噪声图像去噪算法.该算法首先采用递增扩充卷积并且融合批量标准化和Leaky Re LU函数对输入含噪图像进行特征提取与学习;然后通过结合递减扩充卷积和Re LU函数对提取的特征进行图像重构;最后通过整合残差学习和批量标准化的端到端网络实现图像与噪声的有效分离.实验结果表明,本文提出的算法不仅能够有效地去除高噪声环境下的图像噪声,获得更高的峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)与结构相似度(Structural similarity index, SSIM),而且还能够有效地改善图像的视觉效果,具有较好的实用性.
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