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摘要
现有的印刷电路板（PCB）图像去噪算法在去噪过程中容易导致边缘过度光滑和细节丢失，为了更好地提高PCB图像的去噪效果，提出了一种基于残差学习和图像差分的PCB图像去噪算法。此算法基于残差学习的思想，首先利用图像下采样方法对图像感受野进行扩大；然后设计残差块提取PCB图像噪声特征，并且在残差卷积神经网络元中加入批量归一化和ReLU激活函数，提高去噪效率；最后通过图像差分思想进行噪声去除。实验对比不同的噪声等级下各类算法的去噪性能，结果表明，所提算法在去噪评价指标峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）上相较于其他算法都有较好的表现。
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