论文部分内容阅读
针对红外图像存在较大噪声的现状,本文提出了一种基于卷积神经网络改进的残差卷积神经网络。该网络一共有9层,其中有3层卷积层,3层残差块,以及3层反卷积层。改进后的算法具有更加清晰的降噪图像,更有利于后期识别红外图像。本文从FLIR_ADAS红外图像数据集对经典卷积自编码器和残差卷积自编码器进行实验,结果表明残差卷积神经网络在红外图像上相对于卷积自编码器和三维块匹配法(BM3D)方法有更高的峰值信噪比(PSNR)。