去噪

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掩模特征融合:实例分割新范式
《计算机工程》2025年第2期126-138,共13页李伟康 张思全 
国家自然科学基金(51175321)。
实例分割任务是视觉场景理解的基本任务之一,现有的算法具有一定的相似性,通过梳理现有算法中的共通性与差异性,抽象出一种新颖的实例分割范式:掩模特征融合(MFF)。该范式将实例分割任务分为语义无关的掩模特征提取、语义相关的序列提...
关键词：实例分割范式 掩模特征融合 非局部全局偏置 去噪训练 查询向量漂移 
基于条件扩散模型的图像分类对抗样本防御方法
《计算机工程》2024年第12期296-305,共10页陈子民 关志涛 
国家自然科学基金(62372173)。
深度学习模型在图像分类等领域取得了较好的结果,但是深度学习模型容易受到对抗样本的干扰威胁,攻击者通过对抗样本制作算法,精心设计微小扰动,构造肉眼难以分辨却能引发模型误分类的对抗样本,给图像分类等深度学习应用带来严重的安全...
关键词：对抗防御 对抗样本检测 对抗样本净化 扩散模型 图像去噪 
基于偏好感知的去噪图卷积网络社交推荐被引量：1
《计算机工程》2024年第10期154-163,共10页杨兴耀 马帅 张祖莲 于炯 陈嘉颖 王东晓 
国家自然科学基金(62262064,61862060);新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目(2023D01C17,2023D01A123,2022D01C692);新疆维吾尔自治区自然科学基金资源共享平台建设项目(PT2323);新疆维吾尔自治区气象局引导项目(YD202212)。
协同过滤推荐通常面临用户-项目交互数据稀疏的挑战,社交推荐引入用户社交关系来缓解数据稀疏性问题。多数基于图神经网络(GNN)的社交推荐系统在消息传递过程中无法根据用户偏好聚合高阶邻居信息,造成嵌入表示过平滑和噪声问题。针对上...
关键词：社交推荐 图卷积网络 过平滑 用户偏好 推荐系统 
用于低剂量CT图像去噪的多级双树复小波网络
《计算机工程》2024年第9期266-275,共10页张鲁 田春伟 宋焕生 刘侍刚 
广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515110079);深圳市科技创新委员会项目(JSGG20220831105002004);中国博士后科学基金(2022TQ0259,2022M722599)。
基于卷积神经网络(CNN)的图像去噪方法能有效去除低剂量计算机断层扫描(CT)图像伴随的伪影和噪声,从而确保CT设备输出高质量图像同时降低辐射,这对患者健康和医学诊断具有重要意义。为了进一步提高低剂量CT图像的质量,提出一种小波域去...
关键词：低剂量CT图像 图像去噪 卷积神经网络 双树复小波变换 像素重排 
基于注意力机制的双路解码器图像去噪方法
《计算机工程》2024年第9期324-332,共9页高煜宝 文志诚 
国家自然科学基金(61871432);湖南省自然科学基金青年项目(2019JJ50123,2024JJ7154);湖南省教育厅项目(20C0625)。
目前大多数图像去噪算法在去除图像噪声的同时,通常会丢失图像的细节信息,特别是当噪声强度较大时甚至会出现失真。随着当前神经网络结构普遍趋向于深层设计,导致图像的浅层特征难以与深层特征融合。针对这些问题,提出一种基于注意力机...
关键词：深度学习 卷积神经网络 图像去噪 双路解码器 多尺度 
基于多级残差信息蒸馏的真实图像去噪方法被引量：1
《计算机工程》2024年第3期216-223,共8页冯妍舟 刘建霞 王海翼 冯国昊 白宇 
山西省重点研发计划(2022ZDYF088);山西省回国留学人员科研资助项目(HGKY2019040);太原理工大学研究生精品课程(2021KC08)。
深度神经网络对真实图像有较强的去噪能力,可以学习含噪图像和干净图像之间复杂的非线性映射关系。然而,过多的卷积操作导致计算成本增加并占据大量内存,限制了去噪技术在低运算能力设备中的应用,现有去噪算法容易损坏细节信息,恢复图...
关键词：图像复原 真实图像去噪 多级残差信息蒸馏模块 深度提取模块 对比度感知通道注意力 
基于先验驱动深度神经网络的泊松去噪变分模型
《计算机工程》2024年第2期273-280,共8页李倩 魏伟波 杨光宇 宋金涛 孙璐 潘振宽 
国家自然科学基金(61772294);山东省自然科学基金联合基金(ZR2019LZH002);山东省高等学校“青创科技计划”创新团队(2021RW018)。
泊松去噪是一个典型的病态逆问题,其变分模型需要反复迭代和调节参数且计算效率低下,而纯深度学习模型往往依据经验设计网络且可解释性差。针对以上问题,在泊松噪声去噪变分模型的交替方向乘子法展开的基础上,设计端到端深度卷积神经网...
关键词：泊松去噪 卷积神经网络 去噪先验 变分模型 交替方向乘子法 
基于双通道残差网络的水下图像去噪研究被引量：2
《计算机工程》2023年第4期188-198,共11页杨晶晶 谢海燕 薛妮妮 张傲明 
中央高校基本科研业务费专项资金(3132019400)。
水下图像去噪作为探索海底世界有效的辅助手段之一,备受研究人员的关注。传统的滤波方法存在去噪过程中容易损坏图像的细节,带有明显的噪声残留,且根据不同的噪声类型设计相应滤波器的问题,在深度卷积神经网络的基础上,提出一种改进的...
关键词：卷积神经网络 双通道 残差学习 图像去噪 水下图像 图像处理 
结合感知损失与双重对抗网络的低剂量CT图像去噪被引量：3
《计算机工程》2023年第2期213-221,230,共10页熊景琦 桑庆兵 胡聪 
国家自然科学基金(62006097);江苏省自然科学基金(BK20200593)。
低剂量计算机断层扫描(LDCT)成像技术在医学诊断中得到广泛应用,但其斑纹噪声和非平稳条纹伪影复杂,目前多数算法仅依靠推断条件后验概率来实现图像去噪,无法应对LDCT图像噪声复杂、数据量少、先验知识缺乏的问题。提出一种结合感知损...
关键词：双重对抗网络 低剂量CT图像 噪声生成 自监督 感知损失 
基于VGG网络与深层字典的低剂量CT图像去噪算法被引量：4
《计算机工程》2022年第4期191-196,205,共7页周博超 韩雨男 桂志国 李郁峰 张权 
国家自然科学基金(61671413,61801438);山西省自然科学基金(201901D111153);电子测试技术国家重点实验室开放基金(ZDSYSJ2015006);山西省应用基础研究计划项目(201901D111144);山西省青年科学基金(201801D221196);中北大学青年学术带头人项目(QX201801)。
低剂量计算机断层扫描(LDCT)能够有效降低X射线辐射对人体健康造成的危害,已广泛应用于医学临床诊断。针对LDCT图像中存在大量的斑点噪声和条形伪影的问题,提出一种结合改进的VGG网络和深层字典的图像去噪算法,以弥补深层字典去噪能力...
关键词：低剂量计算机断层扫描 K-奇异值分解算法 VGG网络 深层字典 图像去噪 
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