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基于深度学习的图像去噪方法研究综述

     

摘要

图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声,从而恢复出清晰图像的一种技术,是计算机视觉领域重要研究内容之一.随着机器学习的发展,深度学习在图像去噪领域得到广泛应用,成为处理图像去噪的有效解决方法.分析了深度学习图像去噪方法;依据网络结构详细分析了图像去噪方法的思想,并对优缺点进行梳理总结;通过在DND、PolyU等数据集上的实验结果,对比分析基于深度学习去噪方法的性能;对图像去噪研究的关键问题进行总结,并讨论该领域未来研究的发展趋势.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与应用》|2021年第7期|1-13|共13页
  • 作者单位

    新疆大学 软件学院 乌鲁木齐 830046;

    新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室 乌鲁木齐 830046;

    新疆大学 软件学院 乌鲁木齐 830046;

    新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室 乌鲁木齐 830046;

    新疆大学 软件学院 乌鲁木齐 830046;

    新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室 乌鲁木齐 830046;

    新疆大学 软件学院 乌鲁木齐 830046;

    新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室 乌鲁木齐 830046;

    新疆大学 软件工程重点实验室 乌鲁木齐 830046;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 在其他方面的应用;
  • 关键词

    图像去噪; 真实噪声; 合成噪声; 深度学习;

  • 入库时间 2022-08-20 03:40:12

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