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基于CAN网络结合注意力机制的图像去噪分析研究

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在公安视频与图像侦查工作中,常涉及到各种含噪生物纹理图像.为降低图像在采集、传输和处理过程中所受噪声的污染程度,同时尽可能保留图像原有的细节信息,基于增强神经网络卷积后各通道图像间的联系,利用CAN网络进行双边算子逼近运算,在CAN网络中的最后一层Block引入通道注意力机制增强模块SEnet,对现有CAN网络模型进行了改进.通过计算处理后图像的评价系数,分析对比了不同算法的去噪性能以及原有图像细节信息的保留能力.通过与双边滤波算法和DnCNN网络的对比分析,改进后的SE-CAN网络能够有效去除图像噪声,对图像原有信息的保留更具优势.

贾波、齐志坤、姜囡

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中国刑事警察学院

中国政法大学证据科学教育部重点实验室

图像去噪 CAN网络 深度学习 通道注意力机制 质量评价

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2022XKGJ01102021KFKT092020-KF-12-112019-ZD-0168

2024

警察技术
公安部第一研究所

警察技术

影响因子：0.386
ISSN：1009-9875
年,卷(期)：2024.(1)
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