基于注意力机制和多尺度模型的图像去噪方法

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数字图像作为现代社会的重要视觉信息媒介,在日常生活各个领域被广泛使用。然而,由于在获取、记录和传输过程中存在的干扰,使得数字图像不可避免地存在大量的噪声。这些噪声的存在,不利于人们对数字图像的处理和分析。因此,研究数字图像的去噪方法具有重要的现实意义。当前图像去噪方法存在以下两个问题需要解决:(1)在图像进行去噪时,如何避免去噪过程中图像细节丢失的问题;(2)大多图像去噪方法对加性高斯白噪声有很好的去噪效果,但对真实噪声图像的去噪效果有待提高。本文针对上述问题,引入注意力机制和多尺度方法对图像去噪进行研究,研究内容如下:1.针对图像去噪过程中,细节丢失问题,本文首先对去噪过程中图像细节丢失的原因进行分析,并提出了细节保持的数学模型。基于该模型提出了一种具有细节保持模块的图像去噪网络OGFNet。该网络由RSGBlock模块和ORSNet模块构成。其中,RSGBlock模块用于学习残差图像,ORSNet模块用于剔除残差图像中的图像细节。在RSGBlock模块中引入了注意力单元SE和门控循环单元CVGRU,实现了通道重要性的调整和获得更多全局特征。ORSNet模块采用3个原始分辨率块(ORB)串联构成,可获得高分辨的特征。在常用的数据集CBSD68,Kodak24,Urban100上,对OGFNet在10、30、50和70高斯噪声水平下的去噪性能进行测试。在CBSD68数据集上,OGFNet在10、30、50和70高斯噪声水平下平均PSNR值分别为36.55d B、30.71d B、28.36d B和26.96d B;在Kodak24数据集上,OGFNet在10、30、50和70高斯噪声水平下平均PSNR值分别为37.04d B、31.72d B、29.46d B和28.06d B;Urban100数据集上,OGFNet在10、30、50和70高斯噪声水平下平均PSNR值分别为35.96d B、31.36d B、29.02d B和27.42d B。测试结果表明,OGFNet在以上三个数据集的去噪性能均优于对比方法,且能很好的保持图像的细节。2.针对真实噪声图像去噪问题,本文提出了一种改进的Transformer的图像去噪网络RFNet。该网络由多尺度去噪模块和特征融合模块构成,可端到端实现图像中真实噪声的去噪。其中,多尺度去噪模块采用了多尺度金字塔结构,通过对图像进行不同程度的下采样,可得到图像中更多的全局特征。特征融合模块则是在每个通道上使用不同大小的卷积核,将多尺度去噪模块中获得的特征进行融合,最后输出去噪图像。分别测试了本文所提网络RFNet-5在真实噪声数据集(Poly U、SIDD)和高斯噪声数据集(CBSD68)的去噪效果。在Poly U数据集上,RFNet-5的平均PSNR值为37.08d B;在SIDD数据集上,RFNet-5的平均PSNR值为40.94d B;在CBSD68数据集上,RFNet-5在15、25和50高斯噪声水平下平均PSNR值分别为34.91d B、34.74d B和28.16d B。测试结果表明,RFNet-5在真实噪声去噪和高斯噪声去噪任务上都能取得不错的去噪效果。
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