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摘要
本发明提出了一种基于深度神经网络的乘性噪声去除方法,主要解决现有技术去除图像乘性噪声时峰值信噪比低和速度慢的问题。其技术关键是通过训练深度神经网络来拟合含噪图像和灰度图像之间的非线性映射关系,用于乘性噪声的去除,包括：获取灰度图像集和含噪图像集构建深度神经网络模型；利用灰度图像集和含噪图像集训练深度神经网络模型各层的权值及偏置；将一幅待去噪图像输入到训练好的深度神经网络模型中,深度神经网络模型的输出结果即为去噪后的灰度图像。本发明提高了去噪图像的峰值信噪比,提高了乘性噪声去除的速度,可应用于图像分类、目标识别、边缘检测等对图像进行去噪预处理的场合。
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