深度demosicking卷积神经网络和基于量子波纹转换的图像无声化.
Anitha Mary Chinnaiyan1, Boyed Wesley Alfred Sylam2
1Research Scholar, Department of Computer Science, Nesamony Memorial Christian College, Marthandam Manonmaniam Sundaranar University, Tirunelveli, India.
概括
这项研究引入了一种新的深度学习模型,用于同时进行图像毁和demosaicking. 拟议的量子波纹转换 (QWT) 与一个Demosaicking卷积神经网络 (DMCNN) 结合,有效地恢复单色传感器的全彩图像.
科学领域:
- 数字图像处理 数字图像处理
- 计算成像技术的成像
- 机器学习用于图像恢复.
背景情况:
- 数字彩色图像是使用带有彩色过器阵列 (CFAs) 的单色传感器捕获的.
- 在恢复全彩图像的过程中,demosaicking和图像无色化至关重要.
- 目前正在积极研究组合图像恢复的现有方法.
研究的目的:
- 开发一种基于深度学习 (DL) 的模型,用于同时进行图像毁和demosaicking.
- 设计一个基于自回归圆波优化 (ACWO) 的Demosicking卷积神经网络 (DMCNN) 进行demosicking.
- 集成量子波形变换 (QWT) 进行增强的图像消噪.
主要方法:
- 设计了一个具有自行回归圆波优化 (ACWO) 的新型Demosaicking Convolutional神经网络 (DMCNN).
- 量子波纹转换 (QWT) 用于图像无声化,分析噪声和应用软值.
- 删除和删除的图像使用加权平均技术进行了融合.
主要成果:
- 该QWT+DMCNN-ACWO模型实现了高性能指标:PSNR为49.549dB,SDME为59.53dB,SSIM为0.963和FOM为0.890.
- 该模型证明了高效的计算时间.
- 融合的图像有效地结合了denoising和demosaicking的结果.
结论:
- 拟议的QWT+DMCNN-ACWO模型提供了一个强大的解决方案,可以同时进行图像毁和demosaicking.
- 这种深度学习方法显著提高了图像恢复质量.
- 该模型显示了先进的数字成像应用的前景.


