基于深度残差网络的强辐照图像去噪方法研究

针对传统去噪方法难适用于强辐照环境下图像去噪问题,提出一种基于深度残差网络的强辐照图像去噪方法。首先利用深度残差网络自适应提取辐照图像的高维特征,构建图像去噪深度网络模型;然后利用数据增广技术扩增网络所需数据集;最后以交叉熵损失函数作为网络的评价指标,拟合出噪声图像和干净图像之间的映射关系。实验表明:该方法去噪后PSNR值能提高9 dB以上,且该方法具有强适应性;与现有主流去噪方法相比,所提方法去噪效果更优。