基于卷积神经网络的遥感图像去噪算法

论文摘要

由于成像设备的局限和外部环境的干扰等因素影响,遥感图像在信息数字化和传输过程中常常包含大量噪声,导致图像质量下降,对后续图像处理产生不利影响.本文提出了一种基于卷积神经网络的遥感图像去噪算法,将图像去噪过程作为神经网络的拟合过程,使用含有批量正则化层的深度神经网络,利用残差学习策略,可以对多种噪声等级的遥感图像进行去噪处理.实验表明,本文算法不仅有效提升了去噪效果,还缩短了网络的训练时间.

论文目录

• 1 引言
• 2 去噪算法
•   2.1 算法综述
•   2.2 网络结构
•   2.3 网络详细设置
•     2.3.1 输入和输出层
•     2.3.2 卷积层
•     2.3.3 批量正则化层
•   2.4 网络参数设置
• 3 实验验证
•   3.1 遥感图像数据集
•   3.2 实验环境配置
•   3.3 实验结果
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 魏江,刘潇,梅少辉

关键词: 图像去噪,卷积神经网络,遥感图像,深度学习

来源: 微电子学与计算机 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 西北工业大学电子信息学院

基金: 国家自然科学基金项目(61671383)

分类号: TP751;TP183

DOI: 10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2019.08.013

页码: 59-62+67

总页数: 5

文件大小: 887K

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