基于卷积神经网络的红外图像去噪方法研究.pptx
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汇报人:CONTENTS添加章节标题卷积神经网络的基本原理卷积神经网络的结构卷积神经网络的学习过程卷积神经网络在图像处理中的应用红外图像去噪的必要性红外图像的特点红外图像去噪的意义红外图像去噪的方法基于卷积神经网络的红外图像去噪方法卷积神经网络在红外图像去噪中的应用基于卷积神经网络的红外图像去噪算法流程去噪效果的评估指标实验设计与结果分析数据集的选取与预处理实验设置与参数调整实验结果与分析结果比较与讨论结论与展望基于卷积神经网络的红外图像去噪方法的有效性未来研究方向与展望汇报人:
基于卷积神经网络的图像去噪方法研究的任务书.docx
基于卷积神经网络的图像去噪方法研究的任务书任务书一、题目基于卷积神经网络的图像去噪方法研究二、任务背景随着数字图像技术的不断发展,人们越来越容易获取高分辨率的图像。不过,在实际应用场景中,由于种种原因,获得的图像中通常会包含着各种各样的噪声,这些噪声除了影响美观度之外,还会对后续的图像处理造成不良影响。为了去除这些噪声,在过去的几十年中,图像去噪技术得到了很大的发展。然而,传统的基于滤波的去噪方法由于对于复杂噪声的处理不能有效,所以近年来,基于深度学习的方法在图像去噪领域中得到了广泛的应用。其中,基于卷积
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基于卷积神经网络的红外目标检测方法研究的开题报告一、研究背景红外目标检测技术是电视监视、反导系统、无人机航空、医学、食品业等众多领域的重要技术之一。它以旁迹捕捉人体或其他物体发出的红外辐射为基础,通过对红外图像的处理和分析获取目标物体的位置、面积等信息,具有成像距离远、无需光源、适应性强等优点。因此在各个领域都有着广泛的应用和发展。而卷积神经网络(CNN)作为一种优秀的图像识别算法,近年来在图像分类、目标检测等领域中占据了主导地位,取得了许多重要进展。因此将CNN应用于红外目标检测中具有重要的研究意义。二
基于卷积神经网络的红外目标检测方法研究的任务书.docx
基于卷积神经网络的红外目标检测方法研究的任务书任务书:基于卷积神经网络的红外目标检测方法研究一、任务背景:随着红外技术的不断发展,红外图像在军事、安防等领域中得到了广泛应用,实现了广泛的目标检测和识别。红外目标检测是在红外图像中检测出具有特定表征的目标,如人体、车辆和建筑,是许多领域中的热门研究领域。在红外图像的目标检测中,如何提高目标检测的准确性和速度是一个重要的研究方向。卷积神经网络(CNN)是一种最新的深度学习算法,具有在图像分类、目标检测等任务中优异的性能。本次任务旨在研究基于卷积神经网络的红外目
基于多视角的卷积神经网络的图像去噪方法.pdf
本发明公开了一种基于多视角的卷积神经网络的图像去噪方法。本发明用INBN技术代替了BN来加快去噪网络的收敛;该方法能有效地补就BN的不足和加快网络收敛,能处理真实噪声图像、盲噪声以及高斯噪声。本发明仅仅用20层的网络来进行去噪,减少网络的计算代价。此外,本发明用一种新的技术GF技术来更好把线性数据变换为非线性的数据;用Smooth函数来更好地训练去噪模型。此外,它采用多视角的特征融合来增强网络性能。本发明对于现实中灾难救援、航空探险与医疗诊病具有重要意义。