期刊文章详细信息
基于引导滤波的多分支注意力残差红外图像去噪网络 ( EI收录)
Multi-drop attention residual infrared image denoising network based on guided filtering
文献类型:期刊文章
Zhang Jun;Zhu Biao;Shen Yuzhen;Zhang Peng(Aviation Industry Corporation Huadong Photoelectric Company Limited,Wuhu 241002,China;State Special Display Engineering Laboratory,Wuhu 241002,China;National Special Display Engineering Research Center,Wuhu 241002,China)
机构地区:[1]中航华东光电有限公司,安徽芜湖241002 [2]特种显示国家实验室,安徽芜湖241002 [3]国家特种显示工程技术研究中心,安徽芜湖241002
基 金:安徽省重大专项(201903a05020057)。
年 份:2022
卷 号:51
期 号:11
起止页码:151-161
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:目前红外图像广泛应用于各个领域,但受限于探测单元的非均匀性,使得红外图像具有低信噪比、视觉效果模糊的缺点,严重影响其在高端领域中的应用。常用的去噪算法无法兼顾降噪平滑和边缘细节的保持,针对这一问题,文中提出了一种基于引导滤波的多分支注意力残差去噪网络。根据引导滤波原理设计一种引导卷积模块,同时为了兼顾提取浅层和深层特征设计了多分支注意力残差模组。通过实验证明加入新模块后的网络不仅可以有效地实现红外图像降噪,而且能最大程度地保持图像中的边缘细节信息,提升视觉效果,同时在PSRN和SSIM指标上也有良好的表现。
关 键 词:引导滤波器 视觉注意力机制 U-NET
分 类 号:TP391]
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