matlab0980 基于卷积神经网络的图像去噪

项目介绍

高分辨率清晰的图像给予了人们视觉上更舒适的体验，充足的信息量。在医学领域，为医生提供更好地临床判断依据；在视频监控领域，高分辨率清晰的图像能够清晰的反映交通动态、人流等等；在图像识别领域，高分辨率清晰的图像能够提高图像特征提取的精准率，进而提升图像的识别率。目前，提高成像设备时获取更高分辨率清晰图像的主要途径，但是，设备的高昂限制了高分辨率清晰图像的发展。而数字图像处理技术，为该难题的解决提供了方案。本文针对该问题，采用卷积神经网络的方法实现图像的去噪，具体做了以下几方面工作： 1. 对本课题的研究背景进行分析，对研究卷积神经网络的图像去噪的意义进行分析，对现有的方法进行介绍。 2. 对课题设计相关理论进行分析，包括含噪图像的产生，图像质量的评价方法，本文采用的时峰值信噪比来对不同算法的图像去噪效果进行客观分析。 3. 研究卷积神经网络理论，将该理论应用到卷积神经网络的图像去噪中，并于传统的插值方法进行对比。 4. 通过matlab对两种方法进行验证，并从主观视觉和客观数据的角度进行分析。 通过MATLAB理论分析和实验结果证明，本文所研究的理论具有一定的现实意义，能够为图像去噪提供解决方案。