通过耦合神经网络结合中值滤波实现图像的降噪

资 源 简 介

通过耦合神经网络结合中值滤波实现图像的降噪

详 情 说 明

在图像处理领域，降噪是一个核心挑战。传统方法如中值滤波虽然能有效去除椒盐噪声，但对复杂噪声模式的处理能力有限。近年来，耦合神经网络（Coupled Neural Networks）与中值滤波的结合为这一问题提供了新的解决思路。

技术实现逻辑 中值滤波预处理：先对输入图像进行中值滤波处理，快速去除明显的脉冲噪声（如椒盐噪声），为后续神经网络处理提供更干净的初始数据。 耦合神经网络架构：设计双分支神经网络，一支专注高频细节（如边缘和纹理），另一支处理低频全局信息（如平滑区域）。两分支通过特征交互模块动态共享信息，增强噪声与真实信号的分离能力。 自适应融合机制：根据像素区域的噪声强度，动态调整中值滤波结果与神经网络输出的权重。例如，高噪声区域依赖更多中值滤波输出，而低噪声区域优先使用神经网络的预测。

优势与扩展 互补性：中值滤波的局部鲁棒性与神经网络的全局建模能力形成互补。 可解释性：通过分离高频/低频分支，模型能更直观地分析噪声抑制过程。 扩展方向：可结合注意力机制进一步优化特征融合，或引入对抗训练提升对未知噪声的泛化能力。

这种方法尤其适用于医学影像或卫星图像等对噪声敏感且需保留细节的场景。