去噪

作品数：11298被引量：36014H指数：52
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AWTV和高斯注意力引导的LDCT图像去噪网络
《计算机工程与应用》2025年第3期253-263,共11页李志媛 刘祎 张鹏程 张丽媛 任时磊 芦婧 桂志国 
山西省回国留学基金委项目(2021-111);国家自然科学基金(61801438);山西省高等学校科技创新项目(2020L0282)。
低剂量CT(low-dose CT,LDCT)图像的去噪任务是一个高度复杂且不确定的逆问题。现有的基于CNN的方法虽然有效,但提升空间有限且计算成本高。相比之下,将图像先验知识与模型相结合来辅助图像去噪是一种更有效的方法。提出了一种名为AWTV_G...
关键词：低剂量CT 图像去噪 深度学习 自适应加权总变分 
多任务联合学习下的复杂天气航拍图像目标检测算法
《计算机工程与应用》2025年第2期97-111,共15页王新蕾 王硕 翟嘉政 肖瑞林 廖晨旭 
国家重点研发计划科技创新·2030-“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0112200)。
针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像...
关键词：多任务学习 目标检测 无人机图像 复杂天气 提示学习 去噪模型 
遥感图像去噪方法研究综述被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第15期55-65,共11页王浩宇 杨海涛 王晋宇 周玺璇 张宏钢 徐一帆 
成像环境的复杂性导致遥感图像中含有多种类型的噪声,通过对这些噪声的去除,可以有效提高后续工作的效率和精度。近年来,针对遥感图像的去噪方法逐渐成为图像处理领域中的研究热点。在吸收国内外众多学者研究工作的基础上,对可见光遥感...
关键词：遥感图像 图像去噪 数据集 深度学习 
多头注意力机制的全频图像去噪算法被引量：2
《计算机工程与应用》2024年第16期236-247,共12页江结林 史明月 杨海东 崔燕 
国家自然科学基金(62001236)。
近年来,深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像去噪领域取得了显著成果。然而,现有的大部分去噪方法都是将噪声图像直接输入CNN模型训练,依赖于裁剪大量的图像训练块,重复裁剪的区域不仅浪费计算资源,还限制了特征...
关键词：图像去噪 高斯噪声 多头注意力 残差学习 频率分解 
融合DAE-LSTM的认知物联网智能频谱感知算法被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第5期299-306,共8页段闫闫 徐凌伟 
国家自然科学基金(62201313);数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心创新基金(1221042);汽车新技术安徽省工程技术研究中心开放基金(QCKJ202101)。
第五代(fifth-generation,5G)移动通信技术的兴起,推动了物联网(Internet of things,IoT)的发展。然而,随着物联网数据传输量的爆发式增长,频谱资源短缺问题越来越严重。频谱感知技术极大的提高了物联网频谱利用率。但是,物联网移动通...
关键词：认知物联网 智能频谱感知 去噪自编码器 长短时记忆网络 
多分支图像去噪算法研究
《计算机工程与应用》2023年第24期196-208,共13页耿俊 李文海 吴子豪 孙鑫杰 
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01C077)。
近些年,深卷积神经网络(CNN)在图像去噪领域引起了极大的轰动。然而,对于高斯图像去噪任务来说,它有一些问题:(1)绝大多数的单分支模型不能充分地利用图像特征,经常受到信息丢失的影响;(2)大多数深度CNN存在边缘特征提取不足且性能饱和...
关键词：卷积神经网络 残差学习 批量归一化 空洞卷积 
面向图像去噪的深度双层群稀疏编码网络
《计算机工程与应用》2023年第21期195-203,共9页方祯煜 尹海涛 
国家自然科学基金(61971237)。
当前基于深度学习的图像去噪方法主要是利用深度神经网络将噪声图像直接映射到干净图像,忽略了图像去噪任务知识。针对该问题,提出了一种基于双层群稀疏编码的深度图像去噪网络。为了充分利用图像中相似结构以及对相似块之间的特异性有...
关键词：图像去噪 群稀疏编码 深度神经网络 算法展开 残差连接 
模块化决策森林的区块链交易欺诈检测模型
《计算机工程与应用》2023年第19期237-246,共10页田红鹏 韦甜 
陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JM-526)。
区块链技术广泛应用于数字资产和电子交易等行业,因此出现很多欺诈行为。为了有效控制比特币交易欺诈损失,现有欺诈检测方式主要有学习模型预测和规则匹配等,但该方式存在预测精确率不够高和欺诈者容易绕过规则的问题。针对上述问题,采...
关键词：虚拟货币交易 模块化决策森林 去噪自编码器 欺诈检测 
加权密集扩张卷积网络的随机脉冲噪声去除
《计算机工程与应用》2023年第18期179-189,共11页曹义亲 符杨逸 饶哲初 
国家自然科学基金(61861016);江西省科技支撑计划重点项目(20161BBE50081)。
基于深度学习的图像去噪方法,大多没有充分利用不同层次的特征信息,通道合并时都是直接在通道维度上对特征图进行拼接,并没有考虑到浅层与深层卷积特征各自的重要性。为解决上述问题,提出一种加权密集扩张卷积连接网络模型,用于去除图...
关键词：图像去噪 深度学习 密集连接 扩张卷积 权重 随机脉冲噪声 
基于改进循环生成对抗网络的图像去噪研究被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第17期178-186,共9页伏锦 黄山 
四川省科技厅国际/港澳台科技创新合作项目(2022YFH0018)。
图像去噪研究是图像处理中非常关键的一项技术。目前,常见的图像去噪方法大部分都需要成对的训练数据集,并且所生成的去噪图像大都会在颜色分布、边缘衔接等细节信息上和真实图像存在一定的差异,因此提出了一种基于改进的循环生成对抗...
关键词：循环生成对抗网络 损失函数 多尺度判别器 图像去噪 图像处理 深度学习 
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