基于深度学习的疏密条纹分类去噪分析

摘要

为了更好更快地去除条纹图中的噪声,提出基于深度学习的疏密条纹分类去噪算法.根据条纹密度分为密集条纹图和稀疏条纹图,采用深度学习方法构建去噪模型.2类条纹图均采用不同的噪声等级和卷积层数进行训练及测试,用峰值信噪比和结构相似性评价去噪效果,并确定深度学习网络模型参数.实验结果表明:训练集和测试集的条纹图疏密类型相同时,去噪效果更好,处理速度更快;疏密类型不同时,去噪效果可以接受,处理速度比不分类去噪快;条纹密度分类去噪的处理速度比不分类去噪提高约10％.