| 改进的生成对抗网络图像去噪算法 |
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| 引用本文： | 陈人和,赖振意,钱育蓉.改进的生成对抗网络图像去噪算法[J].计算机工程与应用,2021,57(5):168-172. |
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| 作者姓名： | 陈人和 赖振意 钱育蓉 |
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| 作者单位： | 新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830046;新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830046;新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830046 |
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| 基金项目： | 新疆维吾尔自治区教育厅创新团队项目;国家自然科学基金;国家自然科学基金联合重点项目 |
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| 摘 要： | 由于图像噪声的存在会干扰人对图像的理解,为了有效地去除噪声并获得比较好的视觉观感,提出一种基于生成对抗网络算法,该算法通过增加生成网络的宽度来获取更多的图像特征,并加入一个全局残差对输入的噪声图像进行特征的提取与学习,避免特征的丢失.网络采用对抗损失和重建损失的加权和,在去除噪声的同时能够有效地保留图像的细节信息.实验结果表明,该算法能够有效地去除图像噪声,改善图像的视觉观感.
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| 关 键 词： | 生成对抗网络 图像去噪 全局残差 重建损失 |
Improved Image Denoising Generative Adversarial Network Algorithm |
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| CHEN Renhe,LAI Zhenyi,QIAN Yurong.Improved Image Denoising Generative Adversarial Network Algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2021,57(5):168-172. |
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| Authors: | CHEN Renhe LAI Zhenyi QIAN Yurong |
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