【CN109978778A】基于残差学习的卷积神经网络医学CT图像去噪方法【专利】
基于卷积神经网络的图像去噪算法研究
基于卷积神经网络的图像去噪算法研究近年来，随着图像处理技术的不断发展，图像去噪成为了一个备受关注的研究领域。
图像去噪的目标是从含有噪声的图像中恢复出原始图像，以提高图像的质量和清晰度。
在传统的图像去噪方法中，基于卷积神经网络的算法逐渐成为主流，因为它能够在保持图像细节的同时有效地去除噪声。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，它模拟了人脑的神经网络结构，并通过多层的卷积和池化操作来提取图像的特征。
在图像去噪任务中，CNN可以学习到噪声和图像之间的映射关系，从而去除噪声并恢复出清晰的图像。
在卷积神经网络的图像去噪算法研究中，最常用的模型是基于自编码器（Autoencoder）的网络结构。
自编码器是一种无监督学习的神经网络，它通过将输入图像压缩成低维编码，然后再将编码解压缩为重建图像。
在去噪任务中，自编码器的编码和解码过程可以分别看作是噪声和图像的特征提取和重建过程。
为了提高去噪算法的性能，研究者们提出了许多改进的卷积神经网络模型。
其中，一种常用的方法是引入残差学习（Residual Learning）的思想。
残差学习通过在网络中引入跳跃连接，使得网络可以直接学习到输入和输出之间的残差，从而更好地恢复出原始图像。
此外，还有一些研究者提出了使用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）来进行图像去噪的方法。
深度卷积神经网络通过增加网络的深度和参数量，可以更好地提取图像的特征，并且在去噪任务中取得了较好的效果。
除了改进网络结构，研究者们还提出了一些优化方法来提高图像去噪算法的性能。
例如，一种常用的优化方法是使用不同的损失函数。
传统的损失函数如均方误差（Mean Squared Error，MSE）只考虑了重建图像与原始图像之间的像素差异，而忽略了图像的结构信息。
因此，一些研究者提出了使用感知损失函数，如结构相似性指数（Structural Similarity Index，SSIM）来更好地评估图像的质量。
基于卷积神经网络的图像去噪与增强技术研究
基于卷积神经网络的图像去噪与增强技术研究图像去噪和增强是计算机视觉领域的重要研究方向，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）被广泛应用于该领域，以提高图像质量和准确性。
本文将探讨基于卷积神经网络的图像去噪与增强技术的研究。
首先，我们将介绍图像去噪和增强的重要性。
随着数字图像的广泛应用，图像质量的提升对于各行各业都至关重要。
图像去噪可以消除图像中的噪声，使得图像更加清晰、细节更加丰富；而图像增强则可以增强图像的对比度、亮度和细节等特征，从而提高图像的视觉效果和可读性。
基于卷积神经网络的图像去噪和增强技术通过学习输入图像的特征表示，从而实现图像的去噪和增强。
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它模拟了人脑的神经元连接方式，并通过学习权重参数来提取图像中的特征。
卷积神经网络具有平移不变性、局部感受野和权值共享等特性，这使得它成为图像处理中的强大工具。
在图像去噪方面，卷积神经网络被广泛用于降噪滤波。
传统的降噪滤波方法通常基于统计学原理或数学模型，但这些方法往往难以处理复杂的噪声和图像内容。
相比之下，基于卷积神经网络的图像去噪方法可以自动学习复杂的噪声和图像模式，并在去除噪声的同时保留图像的细节和纹理。
例如，使用卷积神经网络的去噪自编码器可以将含有噪声的图像映射到无噪声的图像空间，从而实现图像的去噪。
在图像增强方面，卷积神经网络可以通过学习图像的重建函数来实现。
图像重建函数在低分辨率或受损图像的输入条件下，可以通过网络中的多个层次进行重建。
卷积神经网络能够自动学习输入图像的高级特征，例如边缘、纹理和细节，从而提高图像的质量和视觉效果。
例如，基于卷积神经网络的超分辨率重建方法可以通过学习图像之间的映射关系，将低分辨率图像恢复到高分辨率，从而提高图像的清晰度。
此外，卷积神经网络还可以通过对抗训练来实现图像增强。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）结合了生成模型和判别模型，通过两个网络的对抗学习来提高图像的质量。
基于卷积神经网络的图像去噪技术研究
基于卷积神经网络的图像去噪技术研究图像去噪是数字图像处理中的一项重要任务，目标是在保留图像细节的同时，去除图像中的噪声。
噪声可能产生于图像获取过程中的传感器噪声、信号传输中的干扰，或者图像自身的噪声。
在过去的几十年中，很多图像去噪技术被提出和研究，其中基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的图像去噪技术备受关注。
卷积神经网络是一种经常被应用于图像处理任务的深度学习模型。
它由多层神经网络组成，每一层的神经元都与前一层的一部分神经元相连。
卷积神经网络通过在网络中的卷积层中学习图像的特征，然后通过对这些特征进行处理以实现不同的任务，如图像分类、目标检测和图像去噪。
在基于卷积神经网络的图像去噪技术中，首先需要准备一个包含有噪声图像和对应的无噪声图像的训练集。
通过将这些图像输入到卷积神经网络中，并使用无噪声图像作为网络的目标输出，我们可以训练网络来学习图像去噪的任务。
在训练过程中，网络会通过调整自身的参数来最小化噪声图像与无噪声图像之间的差异。
然而，由于噪声存在于图像中的每个像素上，仅使用卷积神经网络可能无法很好地去除噪声。
因此，研究人员提出了一些改进的方法来增强卷积神经网络的去噪能力。
一种常见的方法是引入一些正则化技术，如L1或L2正则化。
这些技术可以通过增加目标函数中的正则化项来限制网络的权重，从而减少过拟合现象。
此外，还可以在网络中引入一些残差块，这些块允许网络跳过一些层，直接将输入与输出相加，以便更好地去除噪声。
另外，一些研究者还提出了一些基于卷积神经网络的特殊结构来解决图像去噪问题。
例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）可以利用其记忆性质来更好地处理图像中的序列数据。
生成对抗性网络（Generative Adversarial Networks，GAN）则通过将生成网络和判别网络结合起来，使得生成网络可以逐步提升其生成能力。
基于卷积神经网络的图像去噪算法研究
基于卷积神经网络的图像去噪算法研究随着数字图像的广泛应用，图像质量的要求也越来越高。
然而，在图像采集和传输过程中，图像往往会受到各种噪声的干扰，导致图像质量下降。
因此，研究图像去噪算法成为了计算机视觉领域的一个重要课题。
本文将探讨基于卷积神经网络的图像去噪算法。
在传统的图像去噪算法中，常用的方法包括均值滤波、中值滤波和小波变换等。
这些方法在一定程度上能够减少图像噪声，但是也会导致图像的细节信息模糊，从而影响图像的视觉效果。
而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种强大的图像处理工具，具有自动学习特征的能力，可以更好地保留图像的细节信息。
首先，我们需要了解卷积神经网络的基本原理。
CNN是一种前馈神经网络，其主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层通过卷积运算提取图像的特征，池化层通过降采样减少特征图的维度，全连接层通过连接所有神经元实现分类和识别。
在图像去噪中，我们主要关注卷积层的特征提取能力。
接下来，我们可以构建一个基于CNN的图像去噪模型。
首先，我们需要准备一组有噪声的图像作为训练集。
然后，我们可以使用卷积神经网络对这些图像进行训练，以学习图像的特征。
在训练过程中，我们可以使用一种常见的损失函数，如均方误差（Mean Squared Error，MSE），来衡量模型输出与真实图像之间的差异。
通过不断调整网络参数，我们可以逐渐提高模型的去噪能力。
在实际应用中，我们可以将训练好的CNN模型应用于去噪任务。
给定一张有噪声的图像，我们可以通过将图像输入CNN模型，得到去噪后的图像作为输出。
通过这种方式，我们可以有效地减少图像中的噪声，并保留图像的细节信息。
此外，我们还可以通过调整网络的参数和结构，进一步提高图像去噪的效果。
除了基于CNN的图像去噪算法，还有其他一些相关的研究工作。
例如，一些学者提出了基于GAN（Generative Adversarial Network）的图像去噪算法，通过生成对抗的方式提高去噪效果。
如何使用卷积神经网络进行图像去噪与恢复
如何使用卷积神经网络进行图像去噪与恢复图像去噪与恢复一直是计算机视觉领域的重要问题之一。
而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种强大的深度学习模型，已经在图像处理中取得了显著的成果。
本文将介绍如何使用卷积神经网络进行图像去噪与恢复的方法和技巧。
一、图像去噪图像去噪是指通过对图像中的噪声进行消除，使得图像更加清晰和真实。
传统的图像去噪方法主要是基于滤波器的技术，如中值滤波、高斯滤波等。
然而，这些方法往往会导致图像细节的丢失。
而卷积神经网络通过学习图像的特征，可以更好地保留图像的细节信息。
在使用卷积神经网络进行图像去噪时，首先需要准备一个包含有噪声的图像数据集作为训练集。
可以通过给清晰图像添加不同类型和强度的噪声来生成带噪声的图像。
然后，将这些带噪声的图像作为输入，对应的清晰图像作为输出，进行训练。
在训练过程中，卷积神经网络会学习到图像的特征，并通过学习到的特征进行去噪操作。
在卷积神经网络的结构设计上，可以采用编码器-解码器结构。
编码器部分负责提取图像的特征，而解码器部分则负责根据提取到的特征生成去噪后的图像。
编码器可以使用多个卷积层和池化层，而解码器可以使用反卷积层和上采样层。
此外，为了进一步提高去噪效果，可以在编码器和解码器之间添加跳跃连接，以帮助网络更好地学习到图像的细节信息。
二、图像恢复图像恢复是指通过对损坏或缺失的图像进行修复，使得图像能够恢复到原本的状态。
常见的图像恢复任务包括图像修复、图像超分辨率等。
卷积神经网络同样可以应用于图像恢复任务中，以提高恢复效果。
在使用卷积神经网络进行图像恢复时，同样需要准备一个包含有损坏或缺失的图像数据集作为训练集。
可以通过对清晰图像进行人为损坏或随机缺失来生成训练数据。
然后，将这些损坏或缺失的图像作为输入，对应的清晰图像作为输出，进行训练。
卷积神经网络会学习到图像的特征，并根据学习到的特征进行图像恢复操作。
基于卷积神经网络的图像去噪算法优化
基于卷积神经网络的图像去噪算法优化卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理领域。
图像去噪是图像处理的一个重要任务，它的目标是从受损的图像中恢复出原始图像，提高图像质量和清晰度。
本文将探讨基于卷积神经网络的图像去噪算法优化的方法和技巧。
首先，我们需要了解图像去噪算法中的几个重要概念。
首先是损失函数，它用于衡量恢复图像与原始图像之间的差别，常用的损失函数包括均方差和结构相似性指数。
其次是卷积操作，它在卷积神经网络中广泛应用于特征提取和图像处理，通过卷积操作可以有效地捕捉图像的空间信息。
最后是激活函数，它引入了非线性变换，将卷积神经网络的输出映射到一个确定的范围内。
在基于卷积神经网络的图像去噪算法优化中，有几点关键的优化策略。
首先是网络结构设计，合理的网络结构可以提高算法的性能和效果。
常用的网络结构包括U-Net、DnCNN等。
U-Net结构具有编码器和解码器的结构，能够有效地提取图像特征和恢复图像细节，适用于各种图像去噪任务。
DnCNN结构则是一种深层卷积神经网络结构，通过多层卷积操作和残差连接来降低图像的噪声。
其次是数据集的选择和准备。
一个好的数据集对于算法的训练和验证至关重要。
通常情况下，我们可以使用合成数据集和真实数据集进行训练和测试。
合成数据集是通过在原始图像上添加噪声来生成的，可以控制噪声的类型和强度。
而真实数据集则是从各种图像数据库中收集到的真实场景图像，更接近实际应用的情况。
在数据集的准备过程中，我们需要注意标注和预处理的问题，确保数据的质量和准确性。
另外，正则化技术在图像去噪算法中也起到了重要的作用。
正则化技术可以通过约束模型的复杂度，避免过拟合和降低噪声的影响。
常用的正则化技术包括L1正则化、L2正则化和Dropout等。
L1正则化能够使得网络权重稀疏化，抑制冗余特征的出现。
L2正则化能够防止权重过大，提高网络的泛化能力。
基于卷积神经网络的图像去噪研究
基于卷积神经网络的图像去噪研究近年来，随着数字图像技术的快速发展，人们越来越需要高质量的图像，但是噪声却是影响图像质量的一个主要因素。
噪声使图像失真，影响图像识别和处理的效果。
因此，图像去噪一直是计算机视觉领域的研究热点之一。
基于卷积神经网络的图像去噪方法越来越受到重视。
卷积神经网络(CNN)是一种经典的深度学习网络，它以图像识别而著称。
卷积神经网络的主要思想是对局部感知和参数共享，这使得CNN在图像去噪领域具有很强的实用性。
基于CNN的图像去噪方法一般有两种，即基于图像修复和基于图像自编码器。
基于图像修复的方法需要在一定范围内寻找与噪声图像相似的干净图像来进行修复。
在这个过程中，需要使用图像相似度度量算法，这是一种计算两个图像之间相似程度的技术。
目前，最常用的相似度度量算法是均方误差(MSE)和结构相似性(SSIM)。
在修复过程中，可以使用传统的去噪算法，例如小波变换或总变差。
基于图像自编码器的方法是利用自编码器学习图像特征，将噪声图像作为输入，将干净图像作为输出。
在训练的过程中，神经网络学习到了噪声图像中的特征，并将这些特征映射到干净图像中。
在测试过程中，输入的是噪声图像，神经网络将自动去噪，并输出相应的干净图像。
卷积神经网络的图像去噪方法已经在实际应用中取得很好的效果。
例如，在医学领域，卷积神经网络可以用于X光图像的去噪和增强，使医生能够更准确地诊断疾病。
在电影特效领域，卷积神经网络可以去除背景噪声，提高电影画面的质量。
当然，卷积神经网络的图像去噪方法也有一些问题需要解决。
例如，当噪声很强时，卷积神经网络的表现不如传统的去噪算法。
此外，训练大规模的卷积神经网络需要大量的计算资源和时间。
卷积神经网络是一种非常有前途的算法，可以用于许多不同的任务，包括图像去噪。
尽管它目前仍存在一些问题，但是随着技术的不断发展，它将成为我们日常生活中的一个重要组成部分。
基于卷积神经网络的噪声去除技术研究
基于卷积神经网络的噪声去除技术研究随着现代数字图像和视频应用的广泛应用，图像处理和图像恢复技术已经成为了一个非常重要的领域。
其中，噪声去除技术是图像处理领域中的一个重要方向之一。
噪声是图像处理中不可避免的问题之一，它会影响一幅图像的质量和清晰度，同时也会影响图像处理算法的精度和效率。
因此，噪声去除技术的研究已经成为了数字图像处理研究领域中的重要研究方向之一。
最近几年，基于卷积神经网络的噪声去除技术已经成为了一个研究热点。
卷积神经网络是一种成功地应用于图像处理的深度学习模型，它的特点是可以自动学习具有不变性和层次结构的特征。
基于卷积神经网络的噪声去除技术可以通过学习一系列对于噪声具有强鲁棒性的特征来实现高效的噪声去除。
卷积神经网络的基本结构是由一系列层次构成的，每一层都包含了一些卷积操作和非线性激活函数。
在图像处理中，卷积神经网络可以通过多层次的卷积操作来提取图像的空间特征，从而实现图像的重建和噪声去除。
具体来说，基于卷积神经网络的噪声去除技术通常包含以下几个步骤：首先，需要将图像分为块，并添加一个模型误差项。
然后，将分块后的图像输入到卷积神经网络中进行学习。
在学习过程中，卷积神经网络将尝试学习一系列对于噪声和残差信号具有高鲁棒性的特征，以便实现高质量的噪声去除。
在训练过程中，可以使用一系列不同的数据增强技术来提高卷积神经网络的精度和泛化能力。
最后，可以使用学习到的模型对新的图像进行噪声去除。
基于卷积神经网络的噪声去除技术已经被广泛应用于数字图像和视频处理领域。
相比于传统的基于滤波器和图像统计方法的噪声去除技术，基于卷积神经网络的噪声去除技术具有以下优势：首先，基于卷积神经网络的噪声去除技术可以自动学习具有高鲁棒性的特征，从而实现高质量的噪声去除。
相比之下，传统的滤波器和统计方法需要手动调整参数和选取适当的噪声模型，这使得噪声去除的效果很难达到最优。
其次，基于卷积神经网络的噪声去除技术可以处理不同类型的噪声，包括高斯噪声、椒盐噪声、雪花噪声等。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910166558.X
(22)申请日 2019.03.06
(71)申请人 浙江工业大学
地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路
18号
(72)发明人 张聚 周海林 吕金城 陈坚
(74)专利代理机构 杭州天正专利事务所有限公
司 33201
代理人 王兵 黄美娟
(51)Int.Cl.
G06T 5/00(2006.01)
(54)发明名称
基于残差学习的卷积神经网络医学CT图像
去噪方法
(57)摘要
基于残差学习的卷积神经网络医学CT图像
去噪，具体步骤如下：步骤1)构建医学CT图像模
型；步骤2)构建神经网络模型；步骤3)训练网络；
步骤4)更新参数；步骤5)医学CT图像去噪，向构
建好的网络模型中输入含噪声的医学CT图像，网
络输出去除噪声后的医学CT图像。
本发明具有以
下优点：提出了结合深度学习中卷积神经网络方
面的知识进行医学CT图像去噪；采用残差学习的
方式来近似学习图像中的噪声，具有很好的针对
性，同时提升神经网络的训练效率；采用卷积神
经网络和残差学习的方法，能够更好的学习图像
中的特征信息，在图像去噪的过程中保留更多的
局部图像信息。
同时图像去噪能力也得到提升。
权利要求书2页 说明书6页 附图4页CN 109978778 A 2019.07.05
C N 109978778
A
1.基于残差学习的卷积神经网络医学CT图像去噪，具体步骤如下：
步骤1)构建医学CT图像模型；
CT图像的模型主要由两部分组成，既有效的人体组织反射信号和无效的噪声信号，而噪声信号则包括乘性噪声和加性噪声，其中加性噪声相对于乘性噪声来说对CT图像的影响非常微小；由于考虑乘性噪声，CT电信号的通用模型s(x，y)表示为：
s(x，y)＝r(x，y)n(x，y) (1)
其中，(x，y)分别代表图像的横纵坐标，r(x，y)表示无噪声信号，n(x，y)表示相乘噪声；步骤2)构建神经网络模型；
1.构建神经网络：
大量节点相互联接构成网络层，节点即神经元，神经元分成不同的层次，每个神经元与相邻层的其它神经元相连；每一层神经元都有输入和输出，每一层神经元的输入为前一层神经元输出；
在神经网络中每个突触有一个权重，每个神经元的输出值为前一个相邻网络神经元的输入加权并通过激活函数输出，卷积神经网络中使用的是ReLU函数，ReLU激活函数的公式
如下：
f(x)代表为输入的ReLU函数，x是输入值；
2.构建卷积神经网络：
构建三个网络层，输入层、隐藏层、输出层；
输入层是图像的输入；隐藏层中运用卷积、批归一化、激活函数；即为：Conv+BN+ReLU；训练中输入的图像均为灰度图像；网络模型中卷积滤波器的尺寸大小设置为3×3；
网络的深度d设置为20；
隐藏层中第一层采用卷积和批归一化(Conv+BN)，使用64个卷积过滤器尺寸为3×3×c 来生成64个特征图；c表示为图像通道的数量，因为此模型采用的是灰度图像训练，所以c即为1；在隐藏层第2层到第(d -1)层中，使用64个尺寸大小为3×3的卷积滤波器；并且在每一层的卷积和ReLU激活函数之间添加批归一化，在网络训练的过程中某个batch数据是{x1，x2，...xn}，batch数据是批块数据；这个数据可以是输入也可以是网络中间的某一层输出；将每批输入数据进行运算处理，使其分布等于全部训练数据的数据分布；对batch数据进行归一化处理公式如下：
上一层输出数据的均值μβ，
m为训练样本batch大小、x i
为输入的数据：
上一层输出数据的标准差归一化处理得到输出数据其中ε为任意接近于0的值：
权 利 要 求 书1/2页2CN 109978778 A。