基于双树小波和神经网络的图像降噪与增强

摘要：

为提高在图像降噪过程中对图像细节信息的保护能力,提出一种基于双树小波和神经网络的图像降噪与增强算法.通过Canny算子检测图像的边缘,通过shearlet变换将噪声图像分解为高频子带和低频子带;使用卷积网络保留边缘区域,通过两层剪切波滤波器组对非边缘区域进行降噪,通过神经网络对总体图像进行增强.实验结果表明,该算法可以实现较高的降噪性能,有效地提高图像的质量.

关键词：图像降噪、图像增强、卷积神经网络、人工神经网络、小波滤波器组、剪切小波变换

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：新疆维吾尔自治区重点实验室专项基金项目2019D04024

在线出版日期：2021-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1402-1408