【摘 要】
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边缘保持滤波是计算机视觉、图像处理领域的重要基础理论研究,作为图像预处理操作对后续的处理结果有着重要影响。区别于传统滤波方法,边缘保持滤波方法不仅注重图像的平滑处理,还注重保持边缘细节。卷积神经网络在很多领域得到了应用,并取得显著的成果。本文将卷积神经网络引入边缘保持滤波,利用卷积神经网络的良好扩展性和灵活性来构建深度卷积神经网络模型(Deep Convolutional Neural Netwo
【机 构】
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广州大学数学与信息科学学院,广州大学计算科技研究院,广东省数学教育软件工程技术研究中心,中山大学数据科学与计算机学院,中山大学国家数字家庭工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(61502541),2016年贵州省科技平台及人才团队专项资金项目(黔科合平台人才[2016]5609),2016年贵州省省级重点支持学科“计算机应用技术”(黔学位合字ZDXK[2016]20号),广州大学研究生创新能力培养资助计划(2018GDJC-D03)资助
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边缘保持滤波是计算机视觉、图像处理领域的重要基础理论研究,作为图像预处理操作对后续的处理结果有着重要影响。区别于传统滤波方法,边缘保持滤波方法不仅注重图像的平滑处理,还注重保持边缘细节。卷积神经网络在很多领域得到了应用,并取得显著的成果。本文将卷积神经网络引入边缘保持滤波,利用卷积神经网络的良好扩展性和灵活性来构建深度卷积神经网络模型(Deep Convolutional Neural Network,DCNN),通过3种类型的网络堆叠层,采用反向传播迭代更新网络参数,训练残差图像,实现基于DCNN
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