所属单位：

理学院

发表刊物：

西安电子科技大学学报

关键字：

图像识别；深度学习；卷积神经网络；轮廓重建

摘要：

为了提高含噪图像的识别能力，提出一种基于深度残差学习的含噪图像轮廓重建方法。采用锐化模板匹配技术进行含噪图像信息增强处理，利用图像的局部灰度信息构建图像的边缘活动轮廓模型，采用活动轮廓套索方法进行图像高分辨重构，提取含噪图像的局部灰度能量项与局部梯度能量项特征量，构建卷积神经网络分类器进行特征分类，结合图像灰度直方图的相似性判断学习的卷积神经网络的学习深度，提升图像细节信息的分辨能力，实现含噪图像的轮廓高分辨重建。仿真结果表明，采用该方法进行含噪模糊图像重建的分辨能力较高，输出峰值信噪比较高，有效提升了图像的识别能力。

第一作者：

王晓明

论文类型：

期刊论文

卷号：

第47卷/第3期/66-71页

ISSN号：

1001-2400

是否译文：

否

CN号：

61-1076/TN

发表时间：

2020-01-07