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蒙达尔、兰詹;戴伊，莫妮·尚卡尔;巴巴托什·钱达

基于形态学开闭网络的图像恢复。 （英语） Zbl 1469.68161号

数学。形态。，理论应用。 4, 87-107 (2020).
摘要：数学形态学是图像处理任务的有力工具。设计数学形态学算法的主要困难是确定算子/滤波器的顺序和相应的结构元素（SE）。在这项工作中，我们开发了由交替的膨胀层和侵蚀层序列组成的形态网络，根据学习到的SE，这些网络可能会形成开放层或闭合层。这些按正确顺序排列的层以及（其输出的）线性组合在提取图像特征和处理它们时非常有用。以损失函数最小化为指导，采用反向传播方法学习网络中的结构元素。将该网络应用于两个有趣的图像恢复问题，即去训练和脱手。结果与大多数图像的许多最先进算法的结果相当。值得一提的是，要处理的网络参数数量远少于用于类似任务的常用卷积神经网络。源代码可以在这里找到https://github.com/ranjanZ/Mophological-Open-Closing-Net网站.

引用于6文件

MSC公司：

68单位10 图像处理的计算方法
68T07型 人工神经网络与深度学习
68单位05 计算机图形；计算几何（数字和算法方面）

关键词：

形态网络;开闭式网络;扩张侵蚀神经元;学习结构要素;脱手;去训练

软件：

DnCNN公司;更快的R-CNN;FFD网络;掌中宽带;吗啡;github;DecovNet公司;Flickr30K手机;AOD-网络;DehazeNet公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Mondal}等人，数学。形态。，理论应用。4、87-107（2020年；Zbl 1469.68161）
全文： 内政部

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