基于改进神经网络的CCD图像去噪方法研究
图像处理中的图像去噪算法综述
图像处理中的图像去噪算法综述随着现代科技的发展，图像处理在各个领域得到了广泛应用。
然而，由于图像采集过程中受到的噪声干扰，导致图像质量下降，降低了后续处理和分析的准确性和可靠性。
因此，图像去噪算法的研究和应用成为图像处理的重要方向之一。
图像去噪算法的目标是从包含噪声的图像中恢复原始图像，以降低噪声对图像质量的影响。
在实际应用中，图像噪声的类型和分布往往是复杂多样的，因此需要选择适合不同场景的去噪算法。
以下将对几种常见的图像去噪算法进行综述。
1. 统计学方法统计学方法通过建立噪声的统计模型来进行图像去噪。
常用的统计学方法包括高斯滤波、中值滤波和均值滤波。
高斯滤波是一种线性滤波器，通过对图像进行平滑处理来减少噪声。
中值滤波则是通过取窗口内像素的中值来代替当前像素值，从而降低噪声的影响。
均值滤波是将像素周围邻域内像素的平均值作为当前像素的新值。
2. 基于小波变换的方法小波变换是一种将信号分解成多个频带的方法，可以对图像进行多尺度分析。
基于小波变换的图像去噪方法通过去除高频小波系数中的噪声信息来恢复原始图像。
常用的小波去噪算法有基于硬阈值法和软阈值法。
硬阈值法通过对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0，大于阈值的系数保留。
而软阈值法在硬阈值法的基础上引入了一个平滑因子，将小于阈值的系数降低到一个较小的值。
3. 基于局部统计的方法基于局部统计的方法利用图像局部区域的统计特性来去除噪声。
其中，非局部均值算法（NL-means）是一种广泛应用的图像去噪算法。
NL-means 算法通过从图像中寻找与当前像素相似的局部区域，然后根据这些相似区域的信息对当前像素进行去噪。
该算法的优点是对各种类型的噪声都有较好的去除效果，并且能够保持图像的细节信息。
4. 基于深度学习的方法近年来，深度学习在各个领域得到了广泛应用，包括图像去噪领域。
基于深度学习的图像去噪方法通过训练一个适应性的神经网络来学习图像噪声和图像的复杂关系，从而实现去噪效果。
图像去噪在计算机视觉中的应用与优化
图像去噪在计算机视觉中的应用与优化摘要：图像去噪是计算机视觉领域中的重要任务之一，其目的是恢复图像中受损部分的细节并减少噪声的影响。
本文将介绍图像去噪在计算机视觉中的应用，并讨论目前常用的图像去噪方法以及优化策略，以期为相关领域的研究提供参考和启示。
一、引言图像去噪是图像处理领域中的一项基础任务，其主要目的是降低图像中由传感器等原因引起的噪声对图像质量的影响，从而提高图像在后续处理中的可靠性和表现力。
在计算机视觉领域，图像去噪是一项重要的预处理步骤，能够为后续的图像分析和理解任务提供更准确的输入。
二、图像去噪的应用1. 医学图像处理医学图像通常会受到噪声的干扰，如CT扫描、MRI等图像的获取过程中，由于电磁波的干扰或医疗设备本身的问题，图像中会存在各种类型的噪声。
应用图像去噪算法可以有效增强图像细节，提高医生对病情的判断和诊断准确性。
2. 视频监控与安全在视频监控和安全领域，由于环境条件和拍摄设备的限制，监控图像中也会受到明暗变化、背景杂波等干扰因素的影响，导致图像质量下降。
通过图像去噪技术，可以提取出更清晰的监控图像，并更准确地检测和识别目标，提升安全监控系统的性能。
3. 无人驾驶与机器视觉无人驾驶和机器视觉技术正在快速发展，其中一个重要的挑战是如何从传感器获取的图像中准确地提取出关键信息。
图像去噪技术可以帮助去除传感器噪声并恢复被噪声遮挡的物体边缘与纹理等特征，提高无人驾驶汽车和机器人在环境感知和决策方面的能力。
三、常用的图像去噪方法1. 统计学方法统计学方法通常假设图像中的噪声是随机的，利用统计模型对噪声进行建模。
其中，最常见的方法是基于高斯分布模型进行图像去噪，如均值滤波、中值滤波等。
2. 基于偏微分方程的方法基于偏微分方程的方法利用梯度信息来降低图像中的噪声，并改善图像边缘的保持能力。
著名的方法有Total Variation (TV)、Perona-Malik模型等。
3. 基于字典学习的方法基于字典学习的方法通过构建一组稀疏表示字典，将图像表示为字典元素的线性组合，并通过最小化重建误差来去除噪声。
改进的生成对抗网络图像去噪算法
数字图像在采集和网络传输的过程中，往往会受到一些随机信号的干扰而产生图像噪声，导致图像质量降低，从而影响人对图像的理解，所以有效地降低图像的噪声，提高图像的质量仍是图像处理领域的热点之一[1-2]。
图像去噪已经有很长的一段历史了，传统的图像去噪方法有空域滤波[3]和变换域滤波[4]，空域滤波直接对图像的像素用滤波模板进行卷积，包括领域中值滤波[5]、均值滤波[6]等。
变换域滤波利用噪声图像和无噪图像在频域的分布差异，将图像转换到频域进行处理后再将结果变换回空间域，从而获得去噪后的图像，常见的变换域有小波变换域[7]、傅里叶变换域[8]等。
这些方法在一定程度上可以抑制图像的噪声，但修复结果往往会使图像纹理信息缺失，导致图像模糊。
BM3D [9]（Block-Matching and 3D filtering ）利用自然图像中存在的自相似性，通过对相似块转换并进行加权处理得到目标块，取得了不错的去噪效果。
CBM3D [10]是BM3D 改进的彩色图像去噪方法，该方法利用了亮度-色度颜色空间的每个通道中高度稀疏的局部3D 变换域中的滤波，这种去噪效果依赖相似块的选取，在图像去噪过程中常常存在一些复杂的优化问题。
近年来，深度学习在目标识别及检测等图像处理领域大放异彩，使得很多学者将深度学习模型应用于图像去噪。
深度卷积神经网络拥有很好的学习能力，通过对噪声样本的学习，能够实现图像去噪的自动化与智能化。
Burger 等[11]提出多层感知器MLP （Multi-Layer Per-改进的生成对抗网络图像去噪算法陈人和，赖振意，钱育蓉新疆大学软件学院，乌鲁木齐830046摘要：由于图像噪声的存在会干扰人对图像的理解，为了有效地去除噪声并获得比较好的视觉观感，提出一种基于生成对抗网络算法，该算法通过增加生成网络的宽度来获取更多的图像特征，并加入一个全局残差对输入的噪声图像进行特征的提取与学习，避免特征的丢失。
网络采用对抗损失和重建损失的加权和，在去除噪声的同时能够有效地保留图像的细节信息。
基于深度学习的图像去噪与复原算法研究
基于深度学习的图像去噪与复原算法研究摘要：深度学习在图像处理领域中的应用日益广泛。
图像去噪和复原是图像处理领域的重要研究方向之一。
本文针对深度学习在图像去噪与复原任务中的应用，介绍了相关算法的研究现状和发展趋势，并对基于深度学习的图像去噪与复原算法进行了深入的研究与探讨。
一、引言图像噪声是指在图像获取、传输和处理过程中引入的不可避免的干扰，会影响图像的质量和视觉效果。
因此，图像去噪和复原一直是图像处理领域的重要问题。
传统图像去噪和复原方法常常依赖于手工设计的特征和模型，其性能受限于人工选择的特征和模型，很难取得更好的效果。
随着深度学习的兴起，基于深度学习的图像去噪与复原算法逐渐成为研究的热点。
二、深度学习在图像去噪与复原中的应用深度学习算法的出现，为图像去噪和复原任务带来了新的思路和方法。
深度学习模型具有强大的表达能力和自适应性，并能从大量数据中学习到图像的特征。
在图像去噪任务中，常用的深度学习方法包括深度卷积神经网络（DCNN）、自编码器（Autoencoder）和生成对抗网络（GAN）等。
这些方法具有较强的去噪和复原能力，并在多个图像处理任务中取得了优秀的成果。
三、基于深度学习的图像去噪算法研究基于深度学习的图像去噪算法主要分为单幅图像去噪和多幅图像去噪两大类。
单幅图像去噪是指通过训练深度神经网络，将带噪图像映射为去噪图像。
这类方法的核心思想是通过学习大量的带噪图像和对应的去噪图像样本，训练出能够准确重构图像的模型。
多幅图像去噪将多张带噪图像作为输入，通过建立他们之间的关联，利用他们之间的互补性信息进行图像去噪。
这类方法通常采用编码-解码框架，其中编码过程可以对输入图像进行特征提取，解码过程则是重建图像。
这些算法能够充分利用多幅图像之间的相关性，有效提高去噪结果的质量。
四、基于深度学习的图像复原算法研究图像复原是指通过深度学习方法对模糊、失真等问题造成的图像损坏进行修复的过程。
基于深度学习的图像复原方法有图像超分辨率重建、图像去雾、图像变色等。
基于神经网络的音频信号降噪技术
基于神经网络的音频信号降噪技术音频信号降噪是一项重要的信号处理技术，它在许多领域中都有广泛的应用，例如通信、语音识别、语音合成等。
随着神经网络技术的快速发展，基于神经网络的音频信号降噪技术逐渐成为研究热点。
本文将从神经网络的基本原理、音频信号降噪的挑战、基于神经网络的音频信号降噪方法等方面展开讨论。
一、神经网络基本原理神经网络是一种模仿人脑结构和功能而设计出来的计算模型。
它由大量相互连接并具有适应性调节能力的简单处理单元组成，这些处理单元被称为神经元。
每个神经元都接收来自其他神经元传递过来的输入，并根据输入和自身内部状态产生输出。
在训练过程中，通过调整连接权重和阈值等参数，使得网络能够对输入进行正确分类或输出期望结果。
这种学习过程通常通过反向传播算法实现，即将输出误差反向传播到每个连接权重，并根据误差大小来调整权重的值。
二、音频信号降噪的挑战音频信号降噪是一项具有挑战性的任务，主要由以下几个方面的因素造成：1. 噪声类型多样：不同环境下的噪声类型多种多样，例如白噪声、背景噪声、谐波失真等。
不同类型的噪声对降噪算法提出了不同要求。
2. 声音信号复杂性：真实世界中的音频信号通常具有复杂结构和高度非线性特性。
这使得降噪算法需要具备一定的非线性建模能力。
3. 实时性要求：在实时通信等应用场景中，对降噪算法提出了实时处理和低延迟要求。
这对算法设计提出了更高的挑战。
三、基于神经网络的音频信号降噪方法基于神经网络的音频信号降噪方法主要包括以下几个方面：1. 基于深度神经网络（DNN）：深度神经网络是一种多层结构组成的神经网络模型，它可以通过层层处理来学习输入和输出之间更复杂、更抽象的映射关系。
在音频信号降噪中，DNN可以用于学习音频信号的特征表示，然后通过降噪模型进行噪声抑制。
2. 基于循环神经网络（RNN）：循环神经网络是一种具有记忆性的神经网络模型，它可以处理具有时序关系的序列数据。
在音频信号降噪中，RNN可以用于建模音频信号的时序特性，并通过记忆单元对过去时刻的信息进行记忆和处理。
基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究
基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究图像去噪与图像增强是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的图像去噪与图像增强算法已经取得了一系列令人瞩目的成果。
本文将对基于人工智能的图像去噪与图像增强算法进行研究，探讨其原理、方法和应用。
一、图像去噪算法研究在实际应用中，图像中常常受到各种噪声的影响，如高斯噪声、椒盐噪声等。
图像去噪的目标是通过算法将图像中的噪声去除，使得图像更加清晰和可识别。
1. 基于深度学习的图像去噪算法深度学习是人工智能领域的热门技术之一，其强大的特征提取和学习能力使得其在图像去噪领域取得了突破性的进展。
深度学习图像去噪算法可以学习到图像中的潜在噪声分布，并通过神经网络实现去噪的过程。
2. 基于小波变换的图像去噪算法小波变换是一种时间-频率分析方法，在图像处理领域具有很大的应用潜力。
基于小波变换的图像去噪算法通过将图像转换到小波域中，并对小波系数进行滤波处理，实现去除图像中的噪声。
3. 基于稀疏表示的图像去噪算法稀疏表示是一种数学工具，广泛应用于图像信号处理领域。
基于稀疏表示的图像去噪算法通过对图像进行稀疏表示，利用一个稀疏的表示矩阵来恢复原始图像。
二、图像增强算法研究图像增强是指通过一系列的算法和技术手段，对图像进行处理，改善图像的质量和视觉效果，使其更加清晰、具有更多细节和更好的对比度。
1. 基于深度学习的图像增强算法深度学习在图像增强领域也发挥着重要的作用。
基于深度学习的图像增强算法往往采用卷积神经网络结构，通过学习图像的特征，并通过非线性映射函数实现图像的增强。
2. 基于直方图均衡的图像增强算法直方图均衡是一种经典的图像增强算法，通过调整图像的灰度分布，使得图像的对比度更加均衡。
该算法简单高效，适用于多种图像增强场景。
3. 基于边缘增强的图像增强算法边缘是图像中的重要特征之一，基于边缘的图像增强算法旨在提高图像的边缘信息，使得图像在各种分析任务中能够更好地展现和突出边缘特征。
基于深度学习的图像去噪算法研究及应用
基于深度学习的图像去噪算法研究及应用随着人工智能与深度学习的发展，在图像应用领域，去噪技术是一个十分重要的研究方向。
例如在医学领域中，核磁共振（Magnetic Resonance Imaging, MRI）等影像噪声非常严重，会使图像失真，同时会影响医生的判断和诊断。
因此，图像去噪技术是必由之路，对于进行准确病情判断有着重要的作用。
在现有的图像去噪算法中，经典的算法有基于小波变换、双边滤波等。
然而，这些算法在复杂噪声和高频详细信息处理上表现并不理想。
而深度学习算法中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）具有出色的图像处理能力，因此在图像去噪领域也引起了广泛研究与应用。
一、深度学习在图像去噪中的应用基于深度学习的去噪技术，直接将去噪过程作为监督学习的任务。
其思路是先生成噪声样本然后利用加噪的模型进行训练，最终生成一个去噪的模型。
其中将深度学习应用到去噪领域的核心是如何产生噪声样本，如何设计优良的去噪损失函数及如何高效的训练网络。
目前，深度学习中的去噪算法广泛应用于医学影像处理、人脸识别、自然图像去噪和压缩感知等领域。
在深度学习算法中，使用编码器-解码器框架的网络是最为常用的结构。
编码器用于将图像高维表示构建成低维表示，解码器用于从低维表示中恢复图像的高维表示。
编码器-解码器网络通过将低维噪声输入图像，经过网络去噪后输出清晰的图像。
二、卷积神经网络的去噪处理卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习领域的代表性模型被广泛地应用于图像去噪任务中。
CNN在图像处理任务中表现非常出色，其核心是使用卷积层和池化层来学习图像特征，从而实现高维信息的处理和提取。
CNN主要使用“卷积核”来提取图像中的特征，该卷积核是一组固定权重的矩阵，卷积核对于图像进行卷积操作可以实现对图像局部特征的提取。
在图像去噪中，CNN通过学习去噪过程中的特征，进而实现去噪的目的。
基于卷积神经网络的图像去噪算法研究
基于卷积神经网络的图像去噪算法研究图像去噪是计算机视觉领域中重要的任务之一，其广泛应用于图像处理、计算机图形学、图像识别等方面。
随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的图像去噪算法也受到了广泛的关注和研究。
本文将介绍基于卷积神经网络的图像去噪算法的研究现状、方法原理和性能评估。
首先，让我们了解图像去噪的基本概念。
图像去噪是指从含有噪声的图像中恢复出清晰无噪声的图像的过程。
噪声可以由各种因素引起，例如图像采集设备的噪声、传输过程中的干扰和压缩算法带来的伪像等。
因此，图像去噪算法需要能够识别并区分噪声和图像本身的特征，以便有效地进行噪声的去除。
基于卷积神经网络的图像去噪算法主要可以分为两类：有监督学习和无监督学习。
有监督学习方法需要大量带有噪声和去噪后的图像对作为训练数据，通过训练网络模型学习图像中的噪声模型，并用于去噪任务。
无监督学习方法则不需要噪声和去噪后的图像对，通过自适应学习网络模型的参数来实现图像的去噪。
在有监督学习方法中，最常用的网络结构是卷积自动编码器（Convolutional Autoencoder，CAE）。
CAE是一种由编码器和解码器组成的网络结构，其中编码器用于提取图像的特征，而解码器则用于将特征还原为原始图像。
通过在编码器和解码器之间加入卷积层和反卷积层，CAE能够有效地处理图像的空间结构信息，从而实现图像去噪的目标。
除了CAE，还有一些其他的卷积神经网络结构被用于图像去噪，如基于去噪自编码器（denoising autoencoder，DAE）的方法，基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的方法等。
这些方法在保持图像细节的同时，有效地去除噪声，提高了图像质量。
与有监督学习方法相比，无监督学习方法更加灵活，不需要额外的标注数据。
其中，最著名的算法是基于稀疏表示的图像去噪方法。
基于深度学习的图像去噪算法研究
基于深度学习的图像去噪算法研究随着数字化的加速发展，图像处理技术也成为了智能化时代的重要应用之一。
其中，图像去噪技术成为了人们广泛关注和研究的热点之一。
由于数字图像通常存在着噪声，去噪技术的意义不言而喻。
目前，基于深度学习的图像去噪方法已成为研究热点之一。
本文将介绍基于深度学习的图像去噪算法研究。
1. 图像去噪技术简介图像去噪技术是指利用数学和信号处理方法消除数字图像中存在的噪声。
由于随着数字化和计算机技术的快速发展，数字图像的应用越来越广泛，同时数字图像中的噪声也变得越来越严重，因此图像去噪技术的研究显得尤为重要。
目前，常见的图像去噪技术包括基于模型、基于小波变换、基于偏微分方程等方法。
其中基于深度学习的图像去噪方法因其卓越的性能而备受瞩目。
2. 基于深度学习的图像去噪原理在深度学习的方法中，自编码器是一种经典的建模方法。
它可以被用来处理图像去噪问题。
其原理是通过学习训练集中的数据去学习一种正则化替代，以此来捕捉输入数据的结构和特征。
在深度自编码器的架构中，一个编码器会将输入图像映射到潜在空间，并且一个解码器将潜在空间的向量转换为原始的输入图像。
利用这种自编码器网络结构，可以使用卷积神经网络来训练网络来处理图像去噪的问题。
3. 基于深度学习的图像去噪算法实现基于深度学习的图像去噪算法实现有多种不同方式，其中一种方法是使用卷积神经网络（CNN）。
训练数据可以使用含有噪声的图像来训练神经网络，从而使神经网络能够预测出无噪声的图像。
基于深度学习的图像去噪算法实现的主要步骤如下：1. 收集和预处理训练数据2. 构建深度学习模型并训练模型3. 使用测试数据进行模型测试，并进行模型优化4. 在实际应用中使用模型在实际应用中，基于深度学习的图像去噪算法可以用于处理许多不同类型的噪声，例如高斯噪声、杂波噪声、红外噪声等。
经过实验的研究表明，与传统的去噪方法相比，基于深度学习的图像去噪算法具有更好的噪声去除效果和更高的图像保真度。
基于深度学习的图像去噪算法设计与实现
基于深度学习的图像去噪算法设计与实现图像去噪是计算机视觉领域中的重要研究方向，其目的是消除图像中的噪声，提高图像质量和细节信息的清晰度。
随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像去噪算法已经成为当前最具潜力和最常用的方法之一。
本文将探讨基于深度学习的图像去噪算法的设计与实现。
一、引言图像去噪是图像处理领域中的一个重要任务，由于各种噪声的存在，图像往往会失去细节信息，质量下降。
因此，如何准确地还原图像的细节并恢复其原始质量成为了一个挑战。
传统的图像去噪方法，如基于统计学的方法和基于变分模型的方法，虽然取得了一定的成果，但无法处理复杂的图像噪声。
二、基于深度学习的图像去噪算法的原理基于深度学习的图像去噪算法主要包括两个阶段：训练阶段和去噪阶段。
在训练阶段，使用一组有噪声的图像作为输入，利用深度卷积神经网络（DCNN）学习噪声和噪声之间的映射关系。
通过大量图像的训练样本，DCNN能够学习到有效的特征表示。
在去噪阶段，将待去噪图像输入经过训练好的DCNN网络，通过网络的前向传播得到去噪后的图像。
三、基于深度学习的图像去噪算法的优点相比于传统的图像去噪方法，基于深度学习的算法具有以下几个优点：1.自动学习特征表示：传统的方法需要依靠人工设计特征表示，而基于深度学习的算法能够自动学习图像的特征表示，减轻了人工设计的负担。
2.更好的去噪效果：深度卷积神经网络具有较强的非线性建模能力和抽象特征提取能力，能够更准确地还原图像的细节信息，提高去噪效果。
3.对多种噪声类型适应性强：基于深度学习的算法能够处理多种噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声等。
4.速度快：深度卷积神经网络的并行计算能力和GPU加速技术的发展，使得基于深度学习的图像去噪算法能够在较短的时间内处理大量的图像数据。
四、基于深度学习的图像去噪算法的实现流程基于深度学习的图像去噪算法的实现流程主要包括数据准备、网络设计、模型训练和模型评估等步骤。
1.数据准备：收集一组有噪声的图像作为训练集，可通过加入不同类型的噪声或对原始图像进行随机变换得到。
应用小波神经网络处理CCD图像噪声
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维普资讯
第 １ ６卷
第 ２期
光 学 精 密 工 程
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Ｖ０１ ６ ＮＯ． ．１ ２
Ｆｅ ２ ８ ｂ． ００
２０ ０ ８年 ２月
文 章 编 号 １ ０ — ２ Ｘ ２ ０ ） ２ ０ ４ — ７ ０ ４ ９ ４ （ ０ ８ ０ — ３ ５ ０
Ｓｍｏｏ ｈ（ ｔ ＡＮＳ）ｆｌｅ ，ｔ ａ ｔ ｒ ｆｅ ｔｎ ｈ ｉｔ ｒ：ｉｔ ｒｗｉ ｏ ａ ｍ ａ ｎ ｅ ｓ ｔ ｒ ｒ ｓ ｎｔ ｄ． ｉｔ ｒ ｗｏ ｆ ｃ ｏ ｓ ａ ｆ ｃ ｉ ｇ ｔ ｅ ｆｌｅ ｆｌｅ ｎｄ ｗ ｎｄ ｉ ｇｅ ｉ ｔ ｎ ｉｙ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｅ
信 噪比。 关 键 词：络 ； 非 小 自适 应 噪 声 平 滑 滤 波 器
文 献标 识 码 ： Ａ
基于深度卷积神经网络的图像去噪研究
基于深度卷积神经网络的图像去噪研究一、本文概述随着数字图像技术的飞速发展，图像去噪作为图像处理领域的一个核心问题，对于提升图像质量和后续的高级视觉任务（如识别、分类、分割等）至关重要。
然而，传统的图像去噪方法在处理复杂噪声和非线性噪声时常常显得力不从心。
近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的兴起，为图像去噪提供了新的可能性和突破。
本文旨在研究基于深度卷积神经网络的图像去噪方法，通过构建和优化神经网络模型，实现对含噪图像的有效去噪，提升图像质量。
我们将首先介绍图像去噪的背景和意义，然后重点探讨卷积神经网络在图像去噪中的应用，包括其基本原理、网络结构设计、训练策略等方面。
在此基础上，我们将详细介绍本文所使用的深度卷积神经网络模型，以及针对该模型的创新性改进和优化策略。
通过本文的研究，我们期望能够深入理解卷积神经网络在图像去噪中的工作机制，提升去噪性能，为实际应用中的图像处理任务提供更为准确、高效的解决方案。
我们也期望本文的研究能够为深度学习在图像处理领域的其他问题（如图像增强、图像超分辨率等）提供有益的参考和启示。
二、相关理论与技术基础深度卷积神经网络（DCNN）是深度学习领域中的一种重要结构，特别适用于图像处理和识别任务。
DCNN通过模拟人脑视觉皮层中的层级结构，构建多个卷积层、池化层和全连接层，实现对输入图像的多层次特征提取和抽象表示。
在图像去噪领域，DCNN可以学习并提取图像中的噪声模式，进而重构出清晰、无噪声的图像。
图像去噪是图像处理领域的一个重要研究方向，旨在从带噪声的图像中恢复出原始的、无噪声的图像。
传统的图像去噪方法如中值滤波、高斯滤波等，虽然可以在一定程度上减少噪声，但往往会导致图像细节的丢失。
而基于DCNN的图像去噪方法，则能够通过对大量图像数据的学习，自适应地识别并去除噪声，同时保留图像的重要细节。
卷积层是DCNN的核心组成部分，它通过卷积运算实现对输入图像的特征提取。
基于卷积神经网络的图像去噪技术研究
基于卷积神经网络的图像去噪技术研究随着数字化时代的到来，图像处理技术越来越受到重视，图像的质量成为了衡量一个图像处理系统性能的重要指标之一。
但是，由于图像传输时受到多种因素的影响，如信号干扰、传输误差等，导致图像常常会出现噪点，从而降低了图像的质量和美观度。
因此，如何去除噪点，提升图像的质量和美观度成为了重要问题。
传统的图像去噪方法采用的是基于线性滤波和基于小波变换的方法。
而随着深度学习技术的发展，卷积神经网络(CNN)逐渐被应用于图像去噪中。
在CNN中，利用卷积层提取输入图像的特征信息，然后通过反卷积层或上采样将图像恢复到原来的大小。
在卷积神经网络中，有一类特殊的网络结构叫做自编码器。
自编码器是一种无监督学习方法，能够通过训练只对输入样本进行编码和解码的神经网络来学习数据的内在表示。
在图像去噪中，自编码器的编码器用于提取图像的低维特征表示，解码器用于恢复原始图像。
在基于卷积神经网络的图像去噪技术中，最早的方法是DnCNN。
DnCNN是一种基于深度残差网络的图像去噪方法，能够有效提高图像去噪的鲁棒性和减少复杂度。
它利用残差学习的技术，通过多层卷积网络来恢复图像。
另一个基于卷积神经网络的图像去噪方法是MemNet。
MemNet 是一种基于记忆网络的图像去噪技术，能够有效提高图像质量和降低复杂度。
与DnCNN不同，MemNet采用了记忆块，能够在多个阶段中存储和调用先前提取的信息，从而提高了网络的性能。
除了DnCNN和MemNet之外，还有一种基于卷积神经网络的图像去噪方法叫做REDNet。
REDNet是一种基于红网络的图像去噪技术，通过多层红块和小网络的级联设计来实现图像去噪，能够有效增加网络的感受野和提高去噪效果。
综上所述，基于卷积神经网络的图像去噪技术在图像处理领域中有着广泛的应用前景。
随着深度学习技术的不断发展，网络结构的不断优化，基于卷积神经网络的图像去噪技术将会越来越成熟和完善。
但是，作为一种技术，它也有着一定的局限性，在特定的场景下，可能会存在一些缺陷和不足，需要结合具体的实际情况进行使用和优化。
基于深度学习的图像去噪方法研究
基于深度学习的图像去噪方法研究第一章：引言近年来，随着数字图像的广泛应用，图像去噪问题成为研究的热点之一。
图像噪声严重影响了图像质量和视觉感受，为此，图像去噪方法得到广泛关注。
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，具有很强的非线性建模和自学习能力，被广泛应用于图像去噪领域，取得了显著的成果。
本文将重点研究基于深度学习的图像去噪方法。
第二章：深度学习概述2.1 深度学习基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其核心是通过多层非线性变换实现对图像特征的抽取和表示。
深度学习利用反向传播算法自动学习到合适的权重参数，从而实现对图像特征的高级抽象。
2.2 深度学习在图像处理中的应用深度学习在图像处理中具有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割等。
其中，图像去噪是深度学习在图像处理领域的重要应用之一。
第三章：图像去噪方法综述3.1 传统图像去噪方法传统图像去噪方法主要包括基于滤波器的方法、频域方法和基于降噪模型的方法。
这些方法通常依赖于对图像噪声的先验知识或假设，对复杂噪声或噪声类型变化较大的图像去噪效果不佳。
3.2 基于深度学习的图像去噪方法基于深度学习的图像去噪方法通过构建深度神经网络来学习图像特征，从而实现噪声的准确去除。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、自编码器（AE）和生成对抗网络（GAN）等。
第四章：基于CNN的图像去噪方法研究4.1 CNN的基本原理卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的模型，其主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
CNN通过多次卷积和池化操作来提取图像的特征，从而实现图像的准确分类和去噪。
4.2 基于CNN的图像去噪模型设计通过设计合适的网络结构和损失函数，可以构建基于CNN的图像去噪模型。
研究者通过大量的实验和优化，不断改进CNN模型的性能，取得了较好的去噪效果。
第五章：基于AE的图像去噪方法研究5.1 AE的基本原理自编码器（AE）是一种无监督学习方法，其主要由编码器和解码器组成。
基于深度学习算法的图像去噪技术研究
基于深度学习算法的图像去噪技术研究近年来，随着图像处理领域的飞速发展，图像的质量对于人们的生活和工作越来越重要。
而图像噪声是影响图像质量的主要原因之一。
为了提高图像质量，图像去噪技术变得越来越重要。
深度学习是近年来兴起的一种学习算法，在图像去噪领域的应用也越来越广泛。
本文从深度学习算法角度探讨图像去噪技术的研究现状和未来发展方向。
1.图像去噪技术的研究现状图像去噪技术早在几十年前就已经被提出。
最开始是传统的傅里叶变换和小波变换等数学方法，但它们的应用范围受到了限制。
近年来，随着深度学习的发展，针对图像去噪的深度学习算法被提出，获得了广泛的关注。
深度学习算法在图像去噪领域的应用主要包括基于卷积神经网络（CNN）和基于生成对抗网络（GAN）的图像去噪方法。
其中，基于CNN的方法是最基础也是最主要的方法。
它主要利用卷积神经网络的特征提取和非线性映射能力去除图像中的噪声。
相比较于传统的数学方法，基于CNN的方法能够获得更高的图像质量和更快的处理速度。
但是，由于CNN对训练数据的要求较高，传统的全局损失函数模式容易导致模型过拟合，所以需要采用更加复杂的局部和非局部约束模式对模型进行优化。
基于GAN的图像去噪方法则是更加符合实际应用需求的方法。
GAN由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成与真实图像相似的图像，而判别器则负责判断生成器生成的图像是否真实。
GAN可以通过竞争训练来提高图像的质量，同时还可以利用GAN的生成器模型对图像进行复原处理。
相比于CNN方法，基于GAN的方法可以同时考虑噪声去除和图像复原两个问题，能够产生更加真实的图像结果。
2.图像去噪技术的未来发展方向虽然图像去噪技术已经取得了显著的进展，但目前的方法仍然存在一些缺陷和限制。
比如，CNN方法在处理大量噪声异质性或者尺度变换问题上效果往往不好。
而GAN方法则存在训练不稳定、网络架构复杂等缺点。
因此，未来的研究主要应该解决以下几个方向：（1）改进现有算法的性能：通过增加训练数据量、加强正则化、引入弱监督信息等方式，改进现有算法的性能。
基于深度学习的视频图像降噪技术研究
基于深度学习的视频图像降噪技术研究一、引言在当今数字化时代，图像处理技术已经发展到了一个前所未有的高度。
在实际应用中，可能会遇到一些因为环境噪声、设备失真、传输中的干扰等问题导致的图像质量下降的情况。
因此，如何有效地去除这些噪声对于图像处理来说就显得尤为重要。
视频图像作为其中一种，也面临着同样的问题。
本文旨在探讨基于深度学习的视频图像降噪技术。
二、方法与模型在图像降噪的领域中，基于深度学习的方法已经成为了一种主流技术。
与传统的方法相比，基于深度学习的方法往往可以更加准确地去除噪声，并且在处理速度上也有着显著的提升。
以视频图像降噪为例，一种基于深度学习的常见方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来对视频帧进行降噪处理。
这种方法的一大优点在于它可以同时处理多个帧，并基于它们之间的关系来去除噪声，从而获得更好的处理结果。
具体而言，这种方法一般分为两步。
首先，利用CNN对每帧图像进行单独的降噪处理。
然后，将所有已处理过的帧按照其时间顺序进行整合，最终得到一张清晰的视频图像。
除此之外，还有另外一种基于深度学习的方法，即使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）对视频图像进行处理。
这种方法一般只考虑相邻帧之间的关系，而不是同时考虑多个帧。
在某些情况下，这种方法可以得到更好的结果。
但与此同时，由于RNN一般比CNN更加复杂，因此处理速度会更加缓慢。
三、实验与结果针对基于深度学习的视频图像降噪技术，已经开展了大量的实验研究。
其中，比较典型的一组研究成果是2017年发表的一篇文章《Deep Video Deblurring for Hand-held Cameras》。
在这个研究中，研究者们使用了一种改进的CNN模型，将其应用于手持摄像机拍摄的视频图像降噪。
具体而言，他们使用了一种名为“去模糊流程”的预处理技术，将原始图像分成多个子块，并对每个子块进行预处理。
基于图像处理的图像去噪算法研究
基于图像处理的图像去噪算法研究近年来，图像处理领域取得了长足的发展，其中图像去噪技术作为图像处理的基础技术之一，受到了广泛的关注和研究。
图像噪声是由于图像采集设备、传输过程以及外界环境等因素引起的，它会严重影响图像质量和可视化效果。
在提高图像质量和信息提取方面，图像去噪技术具有重要意义。
本文将着重探讨基于图像处理的图像去噪算法研究的现状与发展方向。
首先，传统的图像去噪算法中，经典的线性滤波算法常常被应用。
例如，均值滤波、高斯滤波等。
这些算法适用于高斯噪声等特定噪声类型，但对于图像存在的复杂噪声类型，效果有限。
为了解决这一问题，非线性滤波算法被广泛应用于图像去噪领域。
比如，双边滤波、小波阈值去噪等。
非线性滤波算法通过考虑图像的空间信息和灰度差异，能够更好地保护图像的边缘和纹理细节，从而在去噪效果上有显著提升。
然而，传统的滤波算法在去噪过程中，存在一定的缺陷。
例如，局部平滑性差、边缘保护效果不佳等。
为了克服这些问题，基于稀疏表示的图像去噪算法被提出并得到了广泛应用。
稀疏表示是指通过线性组合的方式，将待去噪图像表示为一组稀疏的原子或字典。
基于稀疏表示的图像去噪算法在一定程度上提高了图像去噪的效果，在保持图像细节的同时，有效地去除了噪声。
例如，基于小波变换的稀疏表示算法，将图像在小波领域内进行稀疏表示，通过稀疏系数的阈值去噪操作，实现图像去噪的目的。
另外，基于深度学习的图像去噪算法近年来也取得了显著的成果。
深度学习是一种通过大规模的数据进行训练，实现高效的特征提取和图像去噪的技术。
通过深度神经网络的构建和训练，可以实现对复杂噪声的自动学习和处理。
例如，卷积神经网络（CNN）在图像去噪领域的应用，通过多层卷积和池化操作，实现对图像特征的提取和去噪操作。
此外，生成对抗网络（GAN）也被应用于图像去噪任务中，通过生成器和判别器的对抗训练，实现对去噪图像的优化和恢复。
综上所述，基于图像处理的图像去噪算法在滤波算法、稀疏表示算法和深度学习算法等方面都取得了显著的研究进展。
基于深度学习的图像去噪与复原算法研究
基于深度学习的图像去噪与复原算法研究第一章研究背景与意义近年来，随着数字图像处理领域的快速发展，图像质量的提升成为人们关注的焦点之一。
然而，在日常生活中，我们常常会遇到各种各样的图像噪声，如摄像头拍摄时产生的高斯噪声、手机拍照时的运动模糊等。
这些噪声严重影响图像的质量，给视觉感知和后续处理带来很大的困扰。
因此，图像去噪和复原算法的研究变得至关重要。
深度学习作为一种新兴的机器学习方法，已经在图像处理领域取得了显著的成果。
其强大的特征提取和数据建模能力，使得深度学习在图像去噪和复原任务上展现出了惊人的潜力。
本文将重点研究基于深度学习的图像去噪与复原算法，旨在提高图像质量，为后续的图像处理任务打下坚实的基础。
第二章相关工作综述在图像去噪和复原领域，传统的方法主要基于数学模型和统计学原理。
例如，基于小波变换的去噪算法在过去的几十年中被广泛研究和应用。
然而，传统方法往往需要手工设计特征和人工选择模型，导致其性能在实际问题中受限。
与传统方法相比，深度学习方法通过大规模数据集的学习，自动学习图像特征和模型参数，从而减少了人工干预的需求，并在一定程度上提高了图像去噪和复原任务的性能。
目前，基于深度学习的图像去噪和复原算法已经取得了很多令人瞩目的成果，例如自编码器、卷积神经网络等。
第三章基于深度学习的图像去噪算法在图像去噪算法中，自编码器是一种常用的深度学习模型。
自编码器通过将输入图像编码成低维特征向量，再将特征向量解码成图像重建，从而实现图像去噪的目的。
同时，为了提高自编码器的去噪性能，可以采用不同的结构和损失函数进行训练。
另一种基于深度学习的图像去噪算法是卷积神经网络（CNN）。
CNN在图像处理领域具有很强的表达能力和灵活性，能够捕捉到图像中的局部特征和全局结构。
基于CNN的图像去噪算法可以通过多层卷积和池化操作，用于从输入图像中提取有用的特征，并利用反卷积操作进行图像重建。
第四章基于深度学习的图像复原算法除了图像去噪，图像复原也是深度学习的重要应用之一。
CCD的各类噪声及降噪技术
CCD的噪声及降噪技术王宝斌 SY1419204(北京航空航天大学物理科学与核能工程学院)摘要：众所周知，随着CCD的不断发展，应用场合的主见扩大，噪声已经成为CCD进一步发展的障碍。
噪声是CCD的重要参数，它是决定信噪比的主要因素之一。
我们将从物理基础入手，对CCD的各类噪声进行深入分析，指出CCD不同噪声产生原理，进而对现有的相关采样技术的局限性进行改进，提出一种新的双采样形式，这就是基于可交换带通滤波器的CDS新方法。
这种方法较之前存在的技术具有稳定性高、制作成本低等优点。
这是对抑制CCD的输出噪声进行的一次有益尝试，将对提高CCD输出信号的信噪比起到积极的促进作用。
引言随着CCD的不断发展，尤其典型的是当微光CCD向低照度方向发展时，噪声研究成为阻碍CCD进一步发展的障碍。
噪声是CCD 的一个重要参数。
它是决定信噪比的重要因素，而同时信噪比又是各种数据参数中最重要的指标之一。
随着CCD器件向小型化、集成化的不断发展，CCD光敏元数的增加势必要减小光敏元的面积，从而降低了CCD的输出饱和信号。
为了扩大CCD的动态范围，就必须降低CCD的噪声。
CCD工作时，在输入结构、输出结构、信号电荷存储和转移过程中都会产生噪声。
噪声叠加在信号电荷上，形成对信号的干扰，降低了信号电荷包所代表的信息复原后的精度，并且限制了信号电荷包的最小值。
对微光CCD探测器来说，这就是说先治疗它的探测下限。
CCD图像传感器的输出信号是空间采样的离散模拟信号，其中夹杂着各种噪声和干扰。
CCD输出信号处理的目的是在不损失图像细节并保证在CCD动态范围内，图像信号随目标亮度线性变化时尽可能消除这些噪声和干扰。
为了提高信噪比必须对CCD输出噪声种类、特性有比较深入的了解，然后才能有针对性的对产生机理不同、来源不一样的噪声采取相应的方法进行抑制。
如果对于CCD的噪声不采取相应的措施进行抑制和降低，那么这种器件本身所具有的一些特性如高分辨率、高精度等就会受到影响，不利于CCD及相关产品的进一步发展。
基于神经网络的降噪算法研究
基于神经网络的降噪算法研究第一章：引言在实际生产或研究中，会经常遇到降噪需求，如图像、音频等信号的降噪。
但在实际应用中，噪声往往是不可避免的。
因此，降噪算法是一个非常重要的研究工作之一。
随着机器学习和神经网络技术的发展，基于神经网络的降噪算法变得越来越流行。
本文将介绍基于神经网络的降噪算法的研究现状、应用、方法和挑战。
第二章：研究现状基于神经网络的降噪算法在图像处理、语音处理、信号处理等领域得到广泛应用。
这些算法的主要思想是在神经网络中，用相应的高维映射模型将噪声和清晰信号之间的关系建模，并在网络中学习参数以最小化模型误差。
这些基于神经网络的降噪算法包括卷积神经网络降噪算法、自编码器降噪算法、生成对抗网络（GAN）降噪算法等。
不同的算法针对不同的噪声类型和信号类型有不同的适用性。
例如，卷积神经网络降噪算法适用于图像处理，其中卷积层将提取图像的低维局部特征，而全连接层则将抽象的低维特征映射到高维空间中，以重建清晰图像。
而GAN降噪算法可以对任何类型的信号进行重建，例如语音、图像、文本等。
第三章：应用领域基于神经网络的降噪算法广泛应用于以下领域：1. 图像处理：图像在捕捉或传输过程中，常常会产生噪声，使得图像变得模糊或者失真。
基于神经网络的降噪算法可以有效地去除图像中的噪声，恢复原本清晰的图像。
2. 语音处理：语音信号中常存在噪声和干扰，这会影响语音识别的准确性。
基于神经网络的降噪算法可以有效地去除语音中的噪声和干扰，提高语音识别的准确性。
3. 信号处理：在许多领域，例如雷达信号处理、无线通信等，信号往往受到环境噪声的干扰，从而影响相关应用的效果。
基于神经网络的降噪算法可以有效地去除信号中的噪声和干扰，提高信号处理的准确性和鲁棒性。
第四章：方法介绍基于神经网络的降噪算法通常包括以下步骤：1. 收集和预处理数据：收集一组包含噪声和清晰信号的数据集，并对数据进行归一化、平衡等预处理。
2. 设计模型：设计适合噪声和信号组合的神经网络模型，常见的模型包括卷积神经网络、自编码器、GAN等。
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2010年第31卷第2期中北大学学报(自然科学版)V o l.31 N o.2 2010 (总第130期)JOURNAL OF NORTH UN IVERSIT Y OF CH INA(NATURAL SC IENCE ED ITI ON)(Sum N o.130)文章编号:167323193(2010)022*******基于改进神经网络的CCD图像去噪方法研究Ξ邓 超1,2,3,王 瑞1,张 涛2,姚清华2,3(1.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;3.中国科学院研究生院,北京100039)摘 要: 针对CCD相机非线性响应功能的特点,提出一种基于神经网络自适应调整滤波器窗口大小和参数权值的图像去噪方法.基于神经网络良好的非线性特点,通过对CCD光子转移曲线进行非线性逼近分类,自适应调整滤波器的窗口大小和滤波器参数,最终达到针对性去噪的目的.实验及理论分析表明:该方法在有效去噪的同时,保留了边缘细节,提高了信噪比;弥补了BP算法的不足,能够提高大数据量图像处理的工作效率和精度.关键词: 神经网络;CCD非线性;图像处理;非线性滤波器中图分类号: T P391 文献标识码:A do i:10.3969 j.issn.1673-3193.2010.02.008D eno isi ng M ethod of CCD I mage Based onI m proved Neural NetworkD EN G Chao1,2,3,W AN G R u i1,ZHAN G T ao2,YAO Q ing2hua2,3(1.Schoo l of Computer Science and T echno logy,H enan Po lytechnic U niversity,J iaozuo454000,Ch ina;2.Changchun Institute of Op tics,F ine M echanics and Physics,Ch inese A cadem y of Sciences,Changchun130033,Ch ina;3.Graduate Schoo l of Ch inese A cadem y of Sciences,Beijing100039,Ch ina)Abstract:A cco rding to the characteristics of the non linear respon se functi on of the CCD cam era,a neu2 ral netw o rk i m age deno ising schem e w as p ropo sed,w h ich w as based on the adap tive w indow size and pa2 ram eter of the filter.D ue to the neu ral netw o rk(NN)’s excellen t non linearity,an i m p roved m ethod fo r neu ral netw o rk(NN)w as app lied.T he new NN classified the CCD PTC(pho ton tran sfer cu rve)in non2 linearity and adju sted op ti m um filter w indow size and p aram eter to rem ove the no ise adap tively.Experi2 m en t and theo ry analysis p rove that the filter can rem ove the no ise apparen tly w ith reserving the i m age edge details and i m p roving the SN R,the filter also enhances the efficiency and p recisi on of the i m age p rocessing by i m p roving the deficiency of B P m ethod.Key words:neu ral netw o rk;non linearity of CCD;i m age p rocessing;non linear filterCCD相机相应功能的非线性特征[1]导致CCD噪声模型的复杂化,从而限制了传统滤波器的滤波效果,一些非线性滤波器以及结合神经网络的滤波器相继提出并取得了一定的改进成果[224].但由于CCD 复杂的噪声特征,滤波往往由于缺乏针对性而导致去噪效果不理想,而结合神经网络的滤波器往往采用B P算法,B P算法收敛速度慢、易陷入局部最小及计算效率低等缺点会降低滤波效果及效率.本文分析了CCD噪声模型及其对滤波的影响,提出一种结合改进神经网络的非线性滤波方法.该方法采用在精度和运算速度方面大大优于B P算法的代数算法神经网络,对代表CCD噪声类型分布的光子转移曲线Ξ收稿日期:2008212225 基金项目:空军预研资助项目(06241sr060) 作者简介:邓超(19802),男,博士.主要从事图像、信号处理、神经网络研究.(PTC )进行非线性逼近分类,按照噪声参数的不同划分为若干个噪声区域,并为不同噪声参数的滤波器在不同区域分配不同的权值,对图像进行针对性滤波,同时适应性调整滤波器窗口的大小,从而保护图像的边缘细节.实验结果表明:该方法能有效去除噪声并保留图像边缘细节,同时提高了信噪比.1 CCD 噪声分析及本文滤波原理CCD 噪声分析当中,一个重要的指标是光子迁移曲线[5],如图1所示.从图1中可以看出,噪声标图1 PTC 样例F ig .1 Examp le of PTC 准差(纵轴)与图像亮度(横轴)成非线性函数关系,图中虚线把PTC 大致分为三个部分:①读出噪声域.低强度噪声独立于信号存在,这个区域主要是放大器噪声;②入射噪声域.随着照度的增加使得噪声变为依赖于信号的噪声(SDN ),这个区域主要是入射噪声,主要由光子噪声和暗电流噪声组成,均服从泊松分布;③固定模式噪声域.主要由固定模式噪声(FPN )组成,这种噪声与信号对应成比例.其中FPN 通常被“平域”法[6]的预处理去除,故PTC 可假定为两段式区域.对读出噪声域,由于其中噪声属于与信号不相关的放大器噪声,本文选用一种自适应W iener 滤波器[7]f ^W iener =g θ(n )+(1-Ρ2c Ρ2g(n )) (g (n )-g θ(n )).(1)对于入射噪声域,其主要噪声为SDN ,一个通用的表达式为Τ(n )=Ρu f (n )Χ N (n ).(2)将其与无噪信号相加就构成了含噪信号,g (n )=f (n )+Τ(n ).对于SDN ,本文选用局部线性最小均方误差(LLM SE )滤波器[8]f ^LLM SE (n )=g θ(n )+[g (n )-g θ(n )]×(1-Ρ2u g θ2Χ(n )Ρ2g (n ))11+Χ2Ρ2u .(3)式(1)～(3)中,g (n )代表目标噪声混合图像;gθ(n )和Ρg (n )代表噪声图像g 在(m ,n )邻域的局部均值和标准差;f (n )代表无噪声图像;N (n )代表独立于f (n )的零均值平稳高斯噪声;Ρu 和Χ指代噪声区域内线性近似时的偏移量和斜率.对于CCD 噪声滤波存在两个问题:一个是常见的窗口大小问题,当采用大滤波窗口时,图像边缘细节会被当作噪声给平滑掉影响滤波效果;当采用小滤波窗口时,在连续平稳区域又会影响滤波器性能.第二个是由于CCD 噪声模型的复杂性,噪声参数随光强发生非线性变化,如果采用单一噪声参数的滤波器势必会影响滤波效果.基于以上两点,本文从以下两方面入手:①用神经网络非线性逼近PTC ,按照噪声参数Χ和Ρu 通过适当的域值来把PTC 划分为若干个区域.假设划分为K 个区域,就采用K 个具有相应噪声参数的滤波器对图像进行滤波,通过神经网络识别并为各个区域分配最优权值.例如,在噪声参数为Χk 和Ρu k 区域,参数为Χk 和Ρu k 的滤波器的权值M k (M k 大小取决于像素点的亮度)相应取大,其他参数的滤波器权值应该取小,综合输出便得到滤波后的图像,从而达到针对性滤波的目的.②对于窗921(总第130期)基于改进神经网络的CCD 图像去噪方法研究(邓 超等)口大小问题,采用两个不同大小窗口的滤波器(333与737,视具体情况而定)分别对图像进行滤波,通过像素的亮度值来判断该区域是否为边缘地带,如果该区域的亮度值高(相对于适当的阈值或者周边像素来说),则该区域为边缘细节部分.特别是像素连续性越高,该区域就越是有意义的边缘(噪声往往像素连续性差),故该区域小窗口滤波器的权值1-Υi 为大,反之亦然.这样的模糊判断正是神经网络的优势所在,因此在有效滤波的同时也能较好地保存图像边缘细节.总体滤波器框架如图2所示.2 NN 算法原理由于B P 算法神经网络采用的是误差函数的梯度下降优化方法,因而不可避免地存在易陷入局部最小、收敛对初值敏感及收敛速度慢等问题,这对于大数据量的图像处理应用来说显然受到了限制.本文采用一种与B P 算法不同的代数算法[9],该算法抛弃了传统的优化思想(见图3),对给定的模式样本对X 0,通过选择网络的结构,任意选定一组自由权W 0,然后直接解线性方程组(5)求得待求权W 1.新算法中教师值只须回传一次,这样使得原来的样本模式对之间的映射问题由传统的对目标函数进行优化迭代的算法转变成对线性方程组的求解问题,因而大大简化了计算,提高了运算速度.具体如式(4)～(6).X 1=W T 0X 0,Y 1=f (X 1),Y 2=W T 1Y 1,(4)Y T 1W 1=Z T ,(5)rank (Y T 1)=rank (Y T 1,Z T ),(6)式中:X 0是输入样本矩阵;Y 1是隐层实际输出矩阵;Y 2是实际输出矩阵;Z 为目标矩阵;W 0为隐层与输入层间的权矩阵,也就是自由权;W 1为输出层与隐层间的权矩阵,也就是待求权.式(4)是网络的输入输出关系,式(5)是待求的方程组,式(6)是方程组有解的充要条件.由于row (Y 1)=l ,co l (Y 1)=N ,对于满秩矩阵,可以得出l ≥N 是其充要条件;由于隐层神经元个数总是希望尽可能小,故取l =N .其中非线性神经元取f (x )=(1+e -x )-1.3 NN 滤波器算法步骤1)如图2所示,用改进算法神经网络按照适当的域值对PTC 进行逼近、分类,将其分为K 个噪声区域,K 值的大小由具体的PTC 决定,并为不同区域分配相应的权值M i ,i =(1-K );2)对图像分别采用大窗口(737)和小窗口(333)滤波器对图像进行滤波,即f大和f 小;3)由输入NN 的像素亮度值,判断该区域是否为边缘区域,并分配权值Υi ,即F i =Υi f 大+(1-Υi )f 小,(7)式中:Υi ∈(0～1),i =(1～K ).这里的f ()既包括LLM SE 滤波器,又包括w iener 滤波器;4)分别采用与K 个区域相对应的噪声参数Χi 和Ρu i 的滤波器F i 对图像进行滤波,这里的F 就是公式(7)中的F ,与权值M i 相乘出,即F final =∑Ki =1Mi F i (M i ∈(0～1)).(8)4 实验结果与分析本文将加入模拟噪声的lena 图像(图4(a ))作为实验对象,噪声参数选为Ρu =0.05,Χ=0.3,分别采用333LLM SE ,737LLM SE 及本文滤波方法进行滤波比较,如图4中(b )～(d )所示.由图4可以看出,本文的滤波方法由于具有更加针对性滤波的特点,能够有效地克服滤波窗口大小带来的不足,在滤波效果、边缘细节保存方面要优于其它几种滤波器,并结合噪声参数自适应调整,整体滤波效果得到进一步提高.实验通过计算信噪比来定量分析,信噪比表达式如下SN R =10log 10[∑f 2(x ) ∑(f (x )-f ^(x ))2],(9)式中:x 为像素参数;f 代表无噪图像;f ^代表滤波后图像.031中北大学学报(自然科学版)2010年第2期图4 滤波器输出F ig .4 O utput of filters由表1可知,本文提出的滤波方式在信噪比方面明显优于其它几种滤波方式.表2为改进算法与B P 算法在实际应用中的比较,可以看出在计算精度与耗时方面,改进算法有很大优势.其中精度函数J =m in ‖Y -Z ‖2F ,(10)式中:‖Y -Z ‖F 是Y 2Z 的F robenn iu s 范数.表1 几种滤波的SN RTab.1 SN R of several k inds of filters Χ=0.3Ρu =0.05噪声图像LLM SE 滤波333LLM SE 滤波737本文滤波SN R 16.2622.0520.3624.65表2 改进算法与BP 算法的比较Tab .2 T he i m p roved m ethod vs .BP m ethod 方法隐层神经元个数305070改进算法精度J 310-30366.2783.31533.6耗时 s 3.710.524.1BP 算法精度J0.331.121.63耗时 s 186.5271.2437.65 结 论本文提出的结合改进算法神经网络的滤波方法,能够根据CCD 噪声特点,利用神经网络良好的非线性特点,通过自适应调整滤波器的窗口大小和滤波器参数来达到针对性的滤波的目的.实验结果表明:本文的滤波方法在有效滤波的同时,边缘细节的保存也取得不错的效果,并提高SN R .同时改进算法的神经网络弥补了B P 算法的不足,能够提高大数据量图像处理的工作效率和精度.参考文献:[1] 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