【摘 要】
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在信息时代,全球每年产生的数据量飞速增长。基于玻璃介质的五维光存储技术具有高密度、低能耗、永久存储寿命等优势。其有望成为新一代大容量数据存储技术。但该技术受到三维空间的限制。当数据记录层的间距太小时,数据层之间会发生串扰,形成强烈的背景噪声,降低数据读出的准确率。因此,研究的主要目的:高质量、高效率地去除五维光存储图像背景噪声,提升数据读取的准确率。然而,现有的去噪算法存在去噪效率低、内存消耗高、
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在信息时代,全球每年产生的数据量飞速增长。基于玻璃介质的五维光存储技术具有高密度、低能耗、永久存储寿命等优势。其有望成为新一代大容量数据存储技术。但该技术受到三维空间的限制。当数据记录层的间距太小时,数据层之间会发生串扰,形成强烈的背景噪声,降低数据读出的准确率。因此,研究的主要目的:高质量、高效率地去除五维光存储图像背景噪声,提升数据读取的准确率。然而,现有的去噪算法存在去噪效率低、内存消耗高、只能去除特定类型的噪声等缺点,不适用于五维光存储图像去背景噪声任务。研究的主要内容如下:（1）针对卷积神经网络去噪算法（Denoising Convolutional Neural Networks,DnCNN）去噪效率低、内存消耗高的缺点,开展了DnCNN算法的轻量化研究。在保证去噪质量的前提下,通过缩减网络层数和卷积核数目以提高运行速度;利用直接映射干净无噪声图像的方法以缩小解空间。网络模型直接学习端到端的映射关系,更容易收敛。实现了改进的DnCNN＿Light算法。（2）针对去噪算法存在网络规模限制去噪效率和去噪质量的缺陷,进一步提出了基于注意力机制的去背景噪声算法。通过引入注意力机制,重点关注更加重要的信号强度特征,该算法只需要较小的代价便能够捕获关键信息,完成去噪。实现了一种轻量级的卷积神经去噪网络,打破了网络规模对去噪效率的限制,提升了去噪质量和去噪效率。实验证明,基于注意力机制的去噪算法能够直接运用于五维光存储数据读取系统中,使分类解码的准确率从去噪前的77%提升为去噪后的96%,比特误码率仅为0.01。数据记录层间距从20μm减小为10μm,提高了存储介质的物理空间利用率。同时,去噪效率约是DnCNN算法的6倍,去噪质量及效率均高于其它优秀算法。
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