无论是传统方法与深度学习结合进行图像降噪,还是利用深度学习对图像降噪做进一步的研究,都没有具体分析卷积运算自身在图像降噪中的作用以及卷积核权重的调整方法。基于此,首先研究了四种经典的卷积核,并在McMaster数据集上实证分析了卷积运算对"干净"彩色图像和噪声彩色图像质量的影响。结果表明不同卷积核对图像质量的影响有强弱之分,需要调整权重。同时指明调整卷积核的权重的后向传播方法。
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