一种基于解耦深度字典学习的图像去噪方法.pdf

一种基于深度学习的图像去噪方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881867 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210294621.X G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-16 约8.16千字 8页立即下载

一种基于双树四元小波与深度学习的图像去噪方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113362250 B (45)授权公告日 2022.03.22 (21)申请号 202110711650.7 US 2020234402 A1,2020.07.2

2023-06-19 约1.95万字 17页立即下载

基于深度学习的脑部MRI图像去噪方法研究论文.docx 基于深度学习的脑部MRI图像去噪方法研究论文摘要：随着医学影像技术的快速发展，脑部MRI图像在临床诊断中扮演着越来越重要的角色。然而，由于成像过程中的噪声干扰，脑部MRI图像质量往往受到影响，给临床诊断带来一定的困难。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，在图像处理领域展现出强大的能力。本文旨在探讨基于深度学习的脑部MRI图像去噪方法，以提高图像质量，为临床诊断提供更准确的信息。关键词：深度学习；脑部MRI；图像去噪；卷积神经网络；临床诊断一、引言（一）深度学习在图像处理领域的应用 1.内容一：深度学习的基本原理 深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型，通过多层的非线性变

2025-04-14 约5.46千字 12页立即下载

基于深度学习的医学图像去噪方法论文.docx 基于深度学习的医学图像去噪方法论文摘要：随着医学图像在临床诊断中的广泛应用，图像质量直接影响着诊断的准确性。深度学习技术在图像处理领域的应用为医学图像去噪提供了新的解决方案。本文旨在探讨基于深度学习的医学图像去噪方法，分析其优势、挑战和未来发展趋势。通过对现有深度学习去噪模型的总结和比较，为医学图像去噪提供理论指导和实践参考。关键词：深度学习；医学图像；去噪；图像处理；模型比较一、引言（一）深度学习在医学图像处理中的应用 1.内容一：深度学习的基本原理 深度学习是一种基于多层神经网络的学习方式，通过学习大量数据来提取特征并实现复杂的模式识别。其基本原理包括： 1.1数据驱动：深度学习

2025-03-30 约7.28千字 16页立即下载

基于联合字典学习的图像去噪的中期报告.docx 基于联合字典学习的图像去噪的中期报告一、研究背景和意义在数字图像处理中，图像去噪一直是一个重要而热门的研究领域。图像去噪技术旨在去除由于图像的获取和传输过程中引入的噪声，从而提高图像的质量和清晰度。目前，图像去噪方法主要包括基于滤波的方法、基于小波变换的方法、基于稀疏表示的方法等。这些方法都有各自的优缺点，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了引人注目的成果。深度学习通过构建多层神经网络，实现对图像的高效处理和学习表征。深度学习方法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。CNN以其高效率和优异的性能，在图像去噪和其他诸多领域

2024-02-19 约1.25千字 2页立即下载

基于深度学习的医学图像去噪论文.docx 基于深度学习的医学图像去噪论文摘要：随着医学影像技术的快速发展，医学图像在临床诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。然而，由于噪声的存在，医学图像的质量往往受到一定的影响，给临床诊断和治疗带来不便。本文针对医学图像去噪问题，提出了一种基于深度学习的去噪方法，并通过实验验证了其有效性。关键词：深度学习；医学图像；去噪；卷积神经网络；图像质量一、引言（一）医学图像去噪的重要性 1.提高图像质量：医学图像在临床诊断和治疗中具有重要的参考价值，图像质量的好坏直接影响诊断的准确性。因此，提高医学图像质量是医学图像处理的重要任务。 2.减少噪声干扰：噪声是医学图像中普遍存在的问题，如随机噪声、系统

2025-04-07 约3.27千字 7页立即下载

基于深度学习的医学图像去噪与病理区域分割方法研究.pdf 基于深度学习的医学图像去噪与病理区域分割方法研究摘要在临床诊断肺部疾病时，医生通常依赖胸部CT扫描评估肺部的感染情况。考虑到中国庞大的患者数量和紧张的医疗资源，以及频繁进行CT检查的患者群体，为减少辐射对人体的潜在危害，这类人群通常会选择使用低剂量CT扫描。低剂量CT图像常常伴随噪声干扰，需要研究去噪方法提高图像质量。同时，应用深度学习网络对CT图像进行病理区域分割，可以有效辅助医生进行诊断。本文的主要工作和创新如下：（1）提出一种基于双重对抗网络的LDCT图像去噪方法。该方法通过联合学习清晰图像和噪声图像的分布，采用改进的Ghost模块替代传统卷积以减少网络参数和计算

2025-03-27 约9.06万字 65页立即下载

基于深度学习的低剂量CT图像去噪算法研究.pdf 摘要 ComputedTomographyCT 计算机断层扫（，）是当代医疗中的一种基本诊断方 X 法，在实际临床治疗中发挥着极其重要的作用。然而，过量的射线会对人体造成辐射，进而危害到患者的健康。为此，低剂量CT（Low-DoseComputedTomography， LDCTXCT ）扫顺势而生。然而，射线剂量降低会导致图像信噪比下降，重建后图像中噪声增多，影响医生诊断。传统的LDCT去噪算法性能有限，这限制了其在实际临床中的应用。随着深度学习的快速发展，基于卷积神经网络（Convolutional NeuralNetworkCNN ，）的去噪模型取得了比传统算法更好的性能。本文在全

2025-03-20 约10.33万字 70页立即下载

基于深度学习的图像去噪算法研究论文.docx 基于深度学习的图像去噪算法研究论文摘要：本文主要研究了基于深度学习的图像去噪算法，旨在提高图像质量，恢复图像细节。首先介绍了图像去噪算法的研究背景和意义，然后详细阐述了深度学习在图像去噪领域的应用，最后分析了当前深度学习图像去噪算法的优缺点及发展趋势。关键词：深度学习；图像去噪；卷积神经网络；神经网络；去噪效果一、引言随着图像处理技术的不断发展，图像去噪技术已经成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。图像去噪的目的是消除图像中的噪声，恢复图像的真实信息。以下是关于图像去噪算法研究的两点内容：（一）1.内容：图像去噪算法的研究背景（1）随着数字图像技术的广泛应用，图像质量对后续图像处

2025-04-06 约5.45千字 11页立即下载

一种图像去噪方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549364 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210201410.7 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址

2023-05-08 约1.23万字 13页立即下载

2013350一种基于总体变分的自适应图像去噪方法.doc 一种基于总体变分的自适应图像去噪方法 摘要：建立了总体变分自适应图像去噪模型，并给出了其非线性各向异性扩散方程的数值解法，该方法采用高斯滤波器对噪声图像进行预处理，并利用图像每个像素的梯度信息，使其扩散方程在沿边缘方向上具有较大的扩散系数，而在垂直边缘的方向上具有较小的扩散系数。因此，总体变分自适应图像去噪方法不但能抑制噪声，还能很好地保持图像的边缘和纹理特征。图像去噪仿真实验表明，该方法的降噪效果明显优于总体变分去噪方法和中值滤波、维纳滤波等传统方法。关键词：偏微分方程；总体变分；图像去噪；自适应；梯度中图分类号：TP751 文献标识码：A An Adap

2017-02-15 约4.5千字 5页立即下载

一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法.pdf

2018-08-06 约小于1千字 8页立即下载

一种基于宽卷积神经网络的图像去噪方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801897 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110071024.6 (22)申请日 2021.01.19 (71)申请人西安理工大学地址

2023-06-05 约1.75万字 18页立即下载

一种基于特征增强网络和GRU网络的图像去噪方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116051396 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211382433.9 (22)申请日 2022.11.07 (71)申请人中国矿业大学地址 221116

2023-05-12 约1.35万字 13页立即下载

一种基于图滤波的回转窑火焰图像去噪方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819719 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110144503.6 (22)申请日 2021.02.02 (71)申请人武汉科技大学地址

2023-06-05 约9.61千字 9页立即下载