基于自监督深度学习的NVST图像去噪

摘要：

新型真空太阳望远镜(NVST)作为研究太阳物理最主要的光学太阳望远镜之一,在采集图像数据过程中会遭受各种噪声干扰,影响对观测数据的研究.一些基于标准监督深度学习的方法在图像去噪领域取得显著成果,但对于干净数据难以获取的天文图像领域该类方法变得不适用.针对此问题,本文将基于自监督深度学习的图像去噪方法应用于NVST图像去噪.为定量评价网络模型性能,首先对经过重建的数据添加仿真噪声;其次将含噪数据通过噪声水平估计网络对噪声水平进行估计;接着利用自监督卷积盲点网络对图像特征进行学习,同时使用贝叶斯推理对图像进行恢复;最后通过峰值信噪比和结构相似度评价指标、相关性分析和功率谱分析对实验结果进行定量分析.实验结果表明,不论对于仿真噪声数据还是实际观测数据,相较于实验中其他图像去噪方法,本文方法能有效降低噪声对NVST图像的干扰,提高图像信噪比.同时也为干净图像数据难以获取的其他工程领域提供解决思路.

关键词：图像处理、图像去噪、新型真空太阳望远镜图像、自监督学习、相关性分析、功率谱分析

所属期刊栏目：58

分类号：P182.4+1(太阳系)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：244-255