浅层CNN网络构建的噪声比例估计模型

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：new_fisher

【摘要】

：

目的利用深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)构建的非开关型随机脉冲噪声(random-valued impulse noise,RVIN)降噪模型在降噪效果和执行效率上均比主流的开关型RVIN降噪算法更有优势,但在实际应用中,这类基于训练(数据驱动)的降噪模型,其性能却受制于能否对待降噪图像受噪声干扰的严重程度进行准确的测定(即存在数据依

【作者】

：

徐少平林珍玉李崇禧崔燕刘蕊蕊

【机构】

：

南昌大学信息工程学院,南昌330031

【出处】

：

中国图象图形学报

【发表日期】

：

2020年07期

【关键词】

：

随机脉冲噪声噪声比例估计浅层卷积神经网络非逐点模式执行效率盲降噪

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