文献类型：期刊文章

作　　者：吕永标[1] 赵建伟[1] 曹飞龙[1]

机构地区：[1]中国计量大学理学院应用数学系,杭州310018

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61672477;61571410)资助~~

年　　份：2017

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：97-105

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于深度学习理论,将图像去噪过程看成神经网络的拟合过程,构造简洁高效的复合卷积神经网络,提出基于复合卷积神经网络的图像去噪算法.算法第1阶段由2个2层的卷积网络构成,分别训练阶段2中的3层卷积网络中的部分初始卷积核,缩短阶段2中网络的训练时间和增强算法的鲁棒性.最后运用阶段2中的卷积网络对新的噪声图像进行有效去噪.实验表明文中算法在峰值信噪比、结构相识度及均方根误差指数上与当前较好的图像去噪算法相当,尤其当噪声加强时效果更佳且训练时间较短.

关 键 词：图像去噪 卷积神经网络 随机梯度下降法  

分 类 号：TP391.41] TP183[计算机类]