小波去噪在皮肤病图像识别中的应用
针对因各类疑难皮肤病之间表征相似,诊断受到主观因素影响,导致皮肤病识别困难的问题,设计了一个利用小波变换对皮肤病图像进行降噪的预处理方法,并以ResNet50为基础框架,结合自注意力机制构建出一个识别率较高的皮肤病识别模型.为解决传统的小波软、硬阈值函数的缺陷,设计了一种较为平滑的新阈值函数用于图像预处理;把ResNet50框架与自注意力机制结合得到新的算法模型,训练得到有效的皮肤病识别模型.实验结果表明,利用新设计的阈值函数去噪后得到的皮肤病图像拥有更高的PSNR/SSIM值,并且对图像的识别准确率相较于去噪前有较为明显的提升.
图像识别、阈值函数、小波阈值去噪、ResNet50、自注意力机制
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61300001
2022-05-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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