基于双残差注意力网络的ICMOS图像去噪算法

针对微光夜视条件下增强型CMOS(ICMOS)图像信噪比低、随机噪声明显的问题,提出了一种基于双残差注意力网络的ICMOS图像去噪算法。为了制作ICMOS噪声图像数据集,采用ICMOS相机在特定照度环境下拍摄静态噪声图像序列,然后采用多帧平均的方法获得每个序列对应的无噪声真值图像;其次,为了直接从噪声图像中提取噪声分量,设计了一种结合噪声残差学习和残差网络模块的双残差网络模型,并引入通道注意力机制给模型的特征图维度赋予权重,在提升模型学习能力的同时降低了模型复杂度;最后,采用网络训练所得模型对测试图像进行去噪实验。对比实验结果表明,本文提出的算法得到的峰值信噪比较经典的BM3D算法提升了9.56 dB,结构相似度提升了0.0503。从主观效果可以看出,本文算法可以更好地去除ICMOS图像噪声,保留图像细节,同时,具有较高的运行效率。

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本文档关键词:算法,注意力,图像,网络,双残差