采用多通道浅层CNN构建的多降噪器最优组合模型

摘要：

现有的一致性神经网络(Consensus neural network,CsNet)利用凸优化和神经网络技术将多个降噪算法(降噪器)输出的图像进行加权组合(融合),以获得更好的降噪效果,但该优化模型在降噪效果和执行效率方面仍有较大改进空间.为此,提出一种基于轻量型多通道浅层卷积神经网络(Multi-channel shallow convolutional neural network,MSCNN)构建的多降噪器最优组合(Optimal combination of image denoisers,OCID)模型.该模型采用多通道输入结构直接接收由多个降噪器输出的降噪图像,并利用残差学习技术合并完成图像融合和图像质量提升两项任务.具体使用时,对于给定的一张噪声图像,先用多个降噪器对其降噪,并将降噪后图像输入OCID模型获得残差图像,然后将多个降噪图像的均值图像与残差图像相减,所得到图像作为优化组合后的降噪图像.实验结果表明,与CsNet组合模型相比,网络结构更为简单的OCID模型以更小的计算代价获得了图像质量更高的降噪图像.

关键词：多降噪器最优组合、一致性神经网络、多通道浅层卷积神经网络、降噪效果提升、执行效率

所属期刊栏目：48

分类号：F830.91;TP393.07;TP273

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;江西省自然科学基金

在线出版日期：2022-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：2797-2811