基于神经网络的超分辨率图像噪声识别算法

魏亚明, 李晓凡

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (04) : 711 -716.

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吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (04) : 711 -716. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.20250303.003

基于神经网络的超分辨率图像噪声识别算法

    魏亚明, 李晓凡
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摘要

针对在超分辨率处理过程中,低分辨率图像存在的噪声会被放大,导致超分辨率图像出现失真的问题,提出了基于神经网络的超分辨率图像噪声识别方法。采用神经网络中的激活函数,确定峰值信噪比。联合噪声数据集合与超参系数,获取残差值,结合噪声信息分布密度,实现超分辨率图像噪声识别。实验结果表明,所提方法的超分辨率图像的清晰度较高,具有较好的识别效果,最高峰值信噪比为50 dB,表明利用所提方法能提高图像质量。

关键词

神经网络 / 超分辨率图像 / 噪声识别 / 残差值 / 峰值信噪比 / 超参系数 / 图像清晰度

Key words

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基于神经网络的超分辨率图像噪声识别算法[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2025, 43(04): 711-716 DOI:10.19292/j.cnki.jdxxp.20250303.003

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