【摘 要】
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与可见光学图像相比,红外图像存在图像模糊、背景图像杂波较多的现象,如果利用存在噪声的红外图像会对后续图像处理产生不利影响,尤其是深度学习对图像进行特征学习时这种影响更明显,噪声可能会导致在图像识别或图像分类时产生错误的判断。在低容错性的领域,如军事和医学方面,这些噪声所带来的影响可能是极为致命的。因此,消除红外图像的噪声以提高图像的质量十分重要。目前为止,主流的红外图像降噪算法在消除噪声时,往往也
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与可见光学图像相比,红外图像存在图像模糊、背景图像杂波较多的现象,如果利用存在噪声的红外图像会对后续图像处理产生不利影响,尤其是深度学习对图像进行特征学习时这种影响更明显,噪声可能会导致在图像识别或图像分类时产生错误的判断。在低容错性的领域,如军事和医学方面,这些噪声所带来的影响可能是极为致命的。因此,消除红外图像的噪声以提高图像的质量十分重要。目前为止,主流的红外图像降噪算法在消除噪声时,往往也将图像的边缘信息消除,对红外图像原本的特征造成了破坏,不利于后期对图像的相应处理。在现有的方法中,基于卷积神经网络的图像降噪方法能够自主学习图像特征,这种方法在通过训练后能快速地提取并学习图像特征信息,从而快速有效地完成红外图像降噪任务,它在保护红外图像的细节信息方面起到了突出作用。本文提出了一种基于多尺度并行卷积神经网络的红外图像降噪方法,该方法使用多尺度卷积和多尺度反卷积用于上采样和下采样过程,并且在特征采样部分由残差网络部分和密集网络并行组成。其中,残差网络部分由瓶颈残差块构成,密集网络密集块构成。实验表明,本文提出的多尺度并行卷积神经网络相较于其他卷积神经网络方法具有更高的峰值信噪比和结构自相似性,也具有更清晰的视觉效果。
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