降噪的深度学习算法是怎样的？图象降噪有哪几种（图像的降噪处理）

最近几年以来，深度学习的发展对解决各种各样的图像问题提供了一种新的方法，就是降噪，那么，降噪的深度学习算法是怎样的呢？接下来一起来看看小编给大家介绍的内容吧。

降噪的深度学习算法

图象降噪有哪几种

均值滤波器

采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法有力地抑制了噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与邻域半径成正比。

几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。

谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。

逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择合适的滤波器阶数符号,如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。

自适应维纳滤波器

它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=E[(f(x,y)-f(x,y)2]最小。该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好,对保留图像的边缘和其他高频部分很有用,不过计算量较大。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳。

降噪的深度学习算法

降噪宽度和降噪深度哪个更重要

宽度和深度都重要，降噪深度不够的话降噪效果不明显，降噪深度很强但是宽度不够的话降噪会很怪异，只降低某一个频率范围噪声会更凸显其他频率噪声，也就是降了个寂寞；在日常生活中不同声源发出的噪声频率区别比较大，非常复杂，宽频降噪会得到不错发挥，而且魔浪S是浅入耳式的液态硅胶设计，本身密闭性就可以，实际降噪效果是要高于本身宣传的36db的，高于期望值，所以说好的人就多了。

降噪的深度学习算法是怎样的

对于普通的自然图像而言，基于深度学习的方法在降噪方面的效果要比基于数学模型的去噪方法更好，同时也为高光谱遥感影像的去噪问题带来了启发。相比于传统的人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）隐藏层至少在2层以上，使其有了更强的抽象特征提取能力。依据神经元的不同特点，可以把DNN分为多种不同的网络，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）具有较强的图像重建和图像恢复能力。

用CNN对自然图像进行去噪的方法，得到了与常规方法相差较小甚至更好的结果。利用DNN对图像去噪将多层感知机（Multi Layer Perceptron，MLP）应用到图像块中。有人发展了一种对称式解码-编码（encoding-decoding）全卷积残差神经网络模型，可针对图像去噪与压缩伪痕去除等多种低层视觉任务进行信息复原。可以引入残差学习与批量归一化优化处理，发展前馈降噪卷积神经网络模型（DnCNN）重建残差噪声，进而去除图像噪声，得到了良好的结果。

以上就是小编给大家分享的关于降噪的深度学习算法以及图象降噪有哪几种的全部内容了，如果大家觉得这篇文章对你有帮助的话，可以分享给身边的小伙伴。