基于近似U型网络结构的图像去噪模型

摘要

针对图像去噪中的去噪效果差、训练周期长的问题,提出一种基于近似U型网络结构的图像去噪模型。首先,使用不同步长的卷积层将原有的线性网络结构修改为近似U型的网络结构;然后,将不同感受野的图像信息叠加以尽可能地保留图像的原有信息;最后,引入反卷积网络层进行图像恢复和噪声的进一步去除。在Set12与BSD68测试集上与去噪卷积神经网络(DnCNN)模型相比,所提模型的峰值信噪比(PSNR)平均提升了0.04~0.14dB,训练时长平均缩短了41%。实验结果表明,所提模型具有更好地去噪效果和更短的训练时长。