基于改进SwinIR的条纹图去噪方法

条纹图的去噪处理可以恢复条纹图的边界信息,从而提高条纹图三维测量结果的准确性。为了进一步恢复条纹图的边界信息,提出了一种改进SwinIR神经网络的条纹图去噪方法。首先,引入Inception模块,对网络中的RSTB模块进行结构优化,以提高网络的局部特征提取能力。其次,引入多个残差块到网络整体结构中,缓解网络过深带来的梯度消失的问题。实验采用高密度区域条纹进行去噪性能测试,当噪声水平σ为50时,改进SwinIR算法的PSNR值可达31.96、SSIM值为0.9955、去噪时间为4.035 s。并且,本文改进SwinIR算法与其他7种代表性算法进行实验对比,结果显示本文方法在不同噪声水平下,去噪性能均为最优。