【摘 要】
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由于设备的不完善,图像在传输过程中会被噪声污染而失去原始图像的细节特征,为了使噪声图像变得清晰且其特征明显,本文提出一种基于深度学习的图像去噪方法,构建了基于卷积神经网络的图像去噪网络结构,并对卷积神经网络中的反向传播算法进行优化,从而加快模型的训练速度,有效地提高去噪效果.最后通过与经典算法实验的对比来进一步说明本研究取得了较好的去噪效果.
【机 构】
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山西师范大学 教育科学学院,山西 临汾 041000
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由于设备的不完善,图像在传输过程中会被噪声污染而失去原始图像的细节特征,为了使噪声图像变得清晰且其特征明显,本文提出一种基于深度学习的图像去噪方法,构建了基于卷积神经网络的图像去噪网络结构,并对卷积神经网络中的反向传播算法进行优化,从而加快模型的训练速度,有效地提高去噪效果.最后通过与经典算法实验的对比来进一步说明本研究取得了较好的去噪效果.
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