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采用双通道卷积神经网络构建的随机脉冲噪声深度降噪模型

徐少平 林珍玉 崔燕 刘蕊蕊 杨晓辉

徐少平, 林珍玉, 崔燕, 刘蕊蕊, 杨晓辉. 采用双通道卷积神经网络构建的随机脉冲噪声深度降噪模型[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(10): 2541-2548. doi: 10.11999/JEIT190796
引用本文: 徐少平, 林珍玉, 崔燕, 刘蕊蕊, 杨晓辉. 采用双通道卷积神经网络构建的随机脉冲噪声深度降噪模型[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(10): 2541-2548. doi: 10.11999/JEIT190796
Shaoping XU, Zhenyu LIN, Yan CUI, Ruirui LIU, Xiaohui YANG. A Dual-Channel Deep Convolutional Neural Network Model for Random-Valued Impulse Noise Removal[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2020, 42(10): 2541-2548. doi: 10.11999/JEIT190796
Citation: Shaoping XU, Zhenyu LIN, Yan CUI, Ruirui LIU, Xiaohui YANG. A Dual-Channel Deep Convolutional Neural Network Model for Random-Valued Impulse Noise Removal[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2020, 42(10): 2541-2548. doi: 10.11999/JEIT190796

采用双通道卷积神经网络构建的随机脉冲噪声深度降噪模型

doi: 10.11999/JEIT190796
基金项目: 国家自然科学基金(61662044, 61163023),江西省自然科学基金(20171BAB202017)
详细信息
    作者简介:

    徐少平:男,1976年生,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为图形图像处理技术、机器视觉、虚拟手术仿真

    林珍玉:女,1996年生,硕士生,研究方向为图形图像处理技术、机器视觉

    崔燕:女,1996年生,硕士生,研究方向为图形图像处理技术、机器视觉

    刘蕊蕊:女,1995年生,硕士生,研究方向为图形图像处理技术、机器视觉

    杨晓辉:男,1978年生,博士,副教授,主要研究方向为故障诊断及图像处理

    通讯作者:

    徐少平 xushaoping@ncu.edu.cn

  • 中图分类号: TN911.73; TP391

A Dual-Channel Deep Convolutional Neural Network Model for Random-Valued Impulse Noise Removal

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61662044, 61163023), The Natural Science Foundation of Jiangxi Province (20171BAB202017)
  • 图(4) / 表ll (4)
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    出版历程
    • 收稿日期:  2019-10-16
    • 修回日期:  2020-07-20
    • 网络出版日期:  2020-07-30
    • 刊出日期:  2020-10-13

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