陈清江;张雪 基于多卷积神经网络的单幅图像去噪。 （中文。英文摘要） Zbl 1488.94022号 《汽车学报》。罪。 47，第7期，1739-1748（2021）. 摘要：针对现有的单图像去噪问题，提出了一种基于多卷积神经网络的单图像解噪算法。首先，利用雾天RGB图像YUV变换的Y、U和V分量构造多卷积神经网络，自适应获取雾霾特征。网络结构由两个子网络组成，深度网络预测清晰图像的亮度通道，浅层网络预测色度通道和饱和度通道。最后，采用递归双边滤波对去噪后的图像进行滤波，以获得更清晰的无雾图像。实验结果表明，该算法在合成和自然雾图像数据集中都具有良好的对比度和清晰度，在主观和客观评价方面优于其他比较算法。 MSC公司： 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 68T07型 人工神经网络与深度学习 关键词：图像去雾;卷积神经网络;大气散射模型;多尺度卷积;递归双边滤波 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛Q.Chen｝和\textit｛X.Zhang｝，Acta Autom。罪恶。47，第7号，1739-1748（2021；Zbl 1488.94022） 全文： 内政部