基于机器学习的图像去噪研究
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1.1 稀疏表示的图像去噪 所谓的稀疏表示指的是通过将信号在处理过程中用一种 较为稀疏的方式表示，提高图像信息的利用率和获取率，指 用一种称为字典的函数表示图像信息，其中每个组成元素称 为原子，图像的整个是由原子组成的函数的线性组合，通过 此种方式，提高图像的表达效果和获取信息的程度，稀疏表 示的图像去噪是通过稀疏噪音编码的使用，通过稀疏噪音编 码将相似的噪音进行编码，一旦系统或者算法感知到相似的
Keywords：machine learning；image denoising；application of improved
0引言
图像去噪过程有三种，分别是空域、变换域和机器学习 三种，每一种去噪方法有着相应的优缺点，其中，较为成熟 的是基于机器学习的去噪研究，分为神经网络、稀疏算法和 向量算法。神经网络是日常较为常用的一种方法，其中有三 种通过的神经网络，分别是卷积神经网络、普通神经网络和 模糊神经网络，通过对图像进行基于机器学习的去噪，提高 图像展现信息的程度和效果，增强信息传输的能力。本文将 主要对机器学习的图像去噪研究进行详细讨论，其中相应的 含义，作用，及改进措施会依次进行论述，为日后相应的措
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ
CHEN Qi，ZHANG Yuehua，WANG Hong （Shandong Huayu University of Technology，Dezhou 253034，China）
Abstract：Image in conveying information will be influenced by a certain noise，make the image information degree is reduced， the smoothness of the image is reduced，Therefore，in order to guarantee the accuracy of image in the process of transmission，the effect of the image as a whole，the image preprocessing，through specialized denoising，there are many types of specialized denoising process，including the airspace，transform domain and machine learning methods，and the more mature application technology is machine learning methods，machine learning image denoising and three categories，respectively is neural networks，sparse algorithm and vector algorithm，through the research of the denoising process improve the clarity and accuracy of the image in the transmission of information，and enhance the effect of denoising. This paper will mainly study the denoising process of machine learning，and discuss in detail the meaning of the denoising study of machine learning，the application of the denoising study and the corresponding measures to improve the effect of the denoising study，so as to provide theoretical reference and reference for the corresponding measures in the future.
1 基于机器学习的图像去噪含义与分类
所谓去噪，就是去除噪音，数字图像在获取和传输过程 中会受到一定噪音的干扰，通过对图像进行去噪处理，以提 高图像的质量，图像去噪有一定的技术基础，其中，基于机 器学习的去噪应用较为成熟，以机器学习为基础，提高图像 的质量，机器学习的图像去噪有三种，分别为稀疏表示、神 经网络和向量算法，接下来，将通过大致的介绍几种具体的 去噪应用，来为后文相应的措施提供基础。
收稿日期：2019-05-28 基金项目：山东华宇工学院科技计划项 目：基于深度学习的图像去噪研究（项目编号： 2018KJ08）；2016 山东省本科高校教学改革 研究项目：基于 CDIO 的校企合作应用型本 科网络工程专业人才培养模式研究与实践（项 目编号：C2016M078）。
施提供理论经验。
２０１９ 年 ７ 月 ２５ 日 第 ３ 卷 第 １４ 期
现代信息科技 Modern Information Technology
Jul.2019 Vol.3 No.14
基于机器学习的图像去噪研究
陈琦，张曰花，王红
（山东华宇工学院，山东 德州 253034）
摘 要：图像在进行传递表达信息时会受到一定噪音的影响，使得图像的信息度降低，整个图像的平滑度降低，所以，为
效果。本文将主要就机器学习的去噪过程进行研究，分别从机器学习的去噪研究的含义，去噪研究的应用及提高去噪作用效果的
相应措施几个方面进行详细讨论，为日后相应的措施改变提供理论参考和借鉴。
关键词：机器学习；图像去噪；应用改进
中图分类号：TP391.41；TP181
文献标识码：A
Leabharlann Baidu
文章编号：2096-4706（2019）14-0071-03
了保证图像在传输过程中的准确度、图像整体的效果，会对图像进行预处理——专门的去噪，专门的去噪过程有多种，其中包括
空域、变换域和机器学习三大类方法，而其中较为成熟的应用技术要属机器学习方法，机器学习的图像去噪又有三大类，分别是
神经网络、稀疏算法和向量算法，通过对去噪过程进行研究，提高图像在信息传递中的清晰度和准确度，同时，增强去噪的作用
Keywords：machine learning；image denoising；application of improved
0引言
图像去噪过程有三种，分别是空域、变换域和机器学习 三种，每一种去噪方法有着相应的优缺点，其中，较为成熟 的是基于机器学习的去噪研究，分为神经网络、稀疏算法和 向量算法。神经网络是日常较为常用的一种方法，其中有三 种通过的神经网络，分别是卷积神经网络、普通神经网络和 模糊神经网络，通过对图像进行基于机器学习的去噪，提高 图像展现信息的程度和效果，增强信息传输的能力。本文将 主要对机器学习的图像去噪研究进行详细讨论，其中相应的 含义，作用，及改进措施会依次进行论述，为日后相应的措
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ
CHEN Qi，ZHANG Yuehua，WANG Hong （Shandong Huayu University of Technology，Dezhou 253034，China）
Abstract：Image in conveying information will be influenced by a certain noise，make the image information degree is reduced， the smoothness of the image is reduced，Therefore，in order to guarantee the accuracy of image in the process of transmission，the effect of the image as a whole，the image preprocessing，through specialized denoising，there are many types of specialized denoising process，including the airspace，transform domain and machine learning methods，and the more mature application technology is machine learning methods，machine learning image denoising and three categories，respectively is neural networks，sparse algorithm and vector algorithm，through the research of the denoising process improve the clarity and accuracy of the image in the transmission of information，and enhance the effect of denoising. This paper will mainly study the denoising process of machine learning，and discuss in detail the meaning of the denoising study of machine learning，the application of the denoising study and the corresponding measures to improve the effect of the denoising study，so as to provide theoretical reference and reference for the corresponding measures in the future.
1 基于机器学习的图像去噪含义与分类
所谓去噪，就是去除噪音，数字图像在获取和传输过程 中会受到一定噪音的干扰，通过对图像进行去噪处理，以提 高图像的质量，图像去噪有一定的技术基础，其中，基于机 器学习的去噪应用较为成熟，以机器学习为基础，提高图像 的质量，机器学习的图像去噪有三种，分别为稀疏表示、神 经网络和向量算法，接下来，将通过大致的介绍几种具体的 去噪应用，来为后文相应的措施提供基础。
收稿日期：2019-05-28 基金项目：山东华宇工学院科技计划项 目：基于深度学习的图像去噪研究（项目编号： 2018KJ08）；2016 山东省本科高校教学改革 研究项目：基于 CDIO 的校企合作应用型本 科网络工程专业人才培养模式研究与实践（项 目编号：C2016M078）。
施提供理论经验。
２０１９ 年 ７ 月 ２５ 日 第 ３ 卷 第 １４ 期
现代信息科技 Modern Information Technology
Jul.2019 Vol.3 No.14
基于机器学习的图像去噪研究
陈琦，张曰花，王红
（山东华宇工学院，山东 德州 253034）
摘 要：图像在进行传递表达信息时会受到一定噪音的影响，使得图像的信息度降低，整个图像的平滑度降低，所以，为
效果。本文将主要就机器学习的去噪过程进行研究，分别从机器学习的去噪研究的含义，去噪研究的应用及提高去噪作用效果的
相应措施几个方面进行详细讨论，为日后相应的措施改变提供理论参考和借鉴。
关键词：机器学习；图像去噪；应用改进
中图分类号：TP391.41；TP181
文献标识码：A
Leabharlann Baidu
文章编号：2096-4706（2019）14-0071-03
了保证图像在传输过程中的准确度、图像整体的效果，会对图像进行预处理——专门的去噪，专门的去噪过程有多种，其中包括
空域、变换域和机器学习三大类方法，而其中较为成熟的应用技术要属机器学习方法，机器学习的图像去噪又有三大类，分别是
神经网络、稀疏算法和向量算法，通过对去噪过程进行研究，提高图像在信息传递中的清晰度和准确度，同时，增强去噪的作用