一种基于Inception模型的深度卷积神经网络图像去噪方法

摘要

本发明涉及图像处理的技术领域，更具体地，涉及一种基于Inception模型的深度卷积神经网络图像去噪方法，包括：选取数据集，对数据进行预处理；搭建含一层Inception模型的训练网络；设置网络求解参数，选择合适的监督框架；最优设定网络结构参数，并使用求得的网络进行去噪。本发明的基于Inception模型的深度卷积神经网络图像去噪方法，以深度卷积神经网络为基础，结合高斯白噪声模拟未知的真实噪音和含Inception模型的网络能在保持原有的去噪效果的基础上降低参数量；通过数据扩张的方式，使训练数据的内容更丰富，保证神经网络能够学习到图像分布或噪声的内部结构；通过引入残差结构，使得网络更容易收敛，且效果最佳。