基于无监督深度图像生成的盲降噪模型

Blind denoising model based on unsupervised deep image generation
陈晓军
李芬
徐少平
肖楠
程晓慧
南昌大学 数学与计算机工程学院, 南昌 330031

摘要

鉴于有监督神经网络降噪模型的数据依赖缺陷,提出了一种基于无监督深度生成(UDIG)的盲降噪模型。首先,利用噪声水平评估(NLE)算法测定给定噪声图像中的噪声水平值并输入到主流FFDNet降噪模型中,所得到的降噪后图像(称为初步降噪图像)作为UDIG降噪模型的输入;其次,选用编码器—解码器架构作为UDIG模型的骨干网络并用UDIG模型的输出图像(即生成图像)分别与初步降噪图像、噪声图像之间的均方误差之和构建混合loss函数;再次,以loss最小化为优化目标,通过随机梯度下降(SGD)网络训练算法调整网络模型的参数值从而获得一系列生成图像;最后,当残差图像(噪声图像与生成图像之间)的标准差逼近之前NLE算法所测定的噪声水平估计值时及时终止网络迭代训练过程,从而确保生成图像(作为降噪后图像)的图像质量最佳。实验结果表明:与现有的主流降噪模型(算法)相比,UDIG降噪模型在降噪效果上具有显著优势。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(62162043,61662044,62162042)
江西省研究生创新专项资助项目(YC2021-S145)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0601
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2224-2229
文章编号: 1001-3695(2022)07-049-2224-06

发布历史

[2022-01-12] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版

引用本文

陈晓军, 李芬, 徐少平, 等. 基于无监督深度图像生成的盲降噪模型 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2224-2229. (Chen Xiaojun, Li Fen, Xu Shaoping, et al. Blind denoising model based on unsupervised deep image generation [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2224-2229. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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