浅层CNN网络构建的噪声比例估计模型

目的利用深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)构建的非开关型随机脉冲噪声(random-valued impulse noise,RVIN)降噪模型在降噪效果和执行效率上均比主流的开关型RVIN降噪算法更有优势,但在实际应用中,这类基于训练(数据驱动)的降噪模型,其性能却受制于能否对待降噪图像受噪声干扰的严重程度进行准确的测定(即存在数据依赖问题)。为此,提出了一种基于浅层卷积神经网络的快速RVIN噪声比例预测(noise ratio estimation,NRE)模型。方法该预测模型的主要任务是检测待降噪图像中的噪声比例值并将其作为反映图像受噪声干扰严重程度的指标,依据NRE预测模型的检测结果可以自适应调用相应预先训练好的特定区间DCNN降噪模型,从而快速且高质量地完成图像降噪任务。结果分别在10幅常用图像和50幅纹理图像两个测试集上进行测试,并与现有的主流RVIN降噪算法中的检测模块进行对比。在常用图像测试集上,本文所提出的NRE预测模型的预测准确性最高。相比于噪声比例预测精度排名第2的算法,NRE预测模型在噪声比例预测值均方根误差上低0.6%~2.4%。在50幅纹理图像测试集上,NRE模型的均方根误差波动范围最小,表明其稳定性最好。通过在1幅大小为512×512像素图像上的总体平均执行时间来比较各个算法执行效率的优劣,NRE模型执行时间仅为0.02 s。实验数据表明:所提出的NRE预测模型在受各种不同噪声比例干扰的自然图像上均可以快速而稳定地测定图像中受RVIN噪声干扰的严重程度,非盲的DCNN降噪模型与其联用后即可无缝地转化为盲降噪算法。结论本文RVIN噪声比例预测模型在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性,与基于DCNN的非开关型RVIN深度降噪模型配合使用后能妥善解决DCNN网络模型固有的数据依赖问题。