【摘 要】
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提出了一种基于深度学习的联合变换相关器(JTC)光学图像加密系统新型去噪方法.针对JTC光学图像加密系统中解密图像噪声的问题,设计了一种基于生成对抗网络的去噪框架,并使用
【机 构】
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河北工业大学先进激光技术研究中心,河北工程大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11904073),河北省自然科学基金(批准号:F2019402351),河北省教育厅青年拔尖人才项目(批准号:BJ2020028),河北省科技计划(批准号:20371802D)资助课题.
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提出了一种基于深度学习的联合变换相关器(JTC)光学图像加密系统新型去噪方法.针对JTC光学图像加密系统中解密图像噪声的问题,设计了一种基于生成对抗网络的去噪框架,并使用密集模块加强特征信息复用,提高了网络的性能.该方法通过引入通道注意力机制使网络区分不同通道的权重,学习各通道之间的关联,使网络能选择性的加强有用特征信息并抑制无用特征信息;在损失函数方面,加入非对抗损失部分,结合对抗损失和生成器模型提高了解密噪声图像中高频信息的恢复质量;最后重建出高质量的解密图像.将该方法用于传统的JTC光学图像加密系统
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