一种非开关型快速随机脉冲噪声降噪算法

• 作 者: 徐少平 刘婷云 罗洁 张贵珍 李崇禧
• 机 构: 南昌大学信息工程学院
• 出 处: 电子学报
• 发表日期: 2019年12期
• 关键词: 降噪 随机脉冲噪声 非开关型 卷积神经网络 噪声比例值 执行效率 denoising random-valued impulse noise non-switc
• 基金项目: 国家自然科学基金(No.61662044,No.61163023,No.51765042),江西省自然科学基金(No.20171BAB202017)

为提高现有开关型随机脉冲噪声(Random-Valued Impulse Noise,RVIN)降噪算法的降噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的非开关型RVIN快速降噪算法(Fast Non-switching RVIN Denoising Algorithm,FNRDA).首先,利用噪声检测器随机地检测给定噪声图像中少量不同位置处的像素点;然后,将检测为RVIN噪声点的个数除以被检像素点总数转化为噪声比例值;最后,根据噪声比例值调用相应预先训练好的非开关型卷积神经网络降噪模型,快速且高质量地完成图