小波去噪在皮肤病图像识别中的应用

方世哲

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小波去噪在皮肤病图像识别中的应用

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针对因各类疑难皮肤病之间表征相似,诊断受到主观因素影响,导致皮肤病识别困难的问题,设计了一个利用小波变换对皮肤病图像进行降噪的预处理方法,并以ResNet50为基础框架,结合自注意力机制构建出一个识别率较高的皮肤病识别模型。为解决传统的小波软、硬阈值函数的缺陷,设计了一种较为平滑的新阈值函数用于图像预处理;把ResNet50框架与自注意力机制结合得到新的算法模型,训练得到有效的皮肤病识别模型。实验结果表明,利用新设计的阈值函数去噪后得到的皮肤病图像拥有更高的PSNR/SSIM值,并且对图像的识别准确率相较于去噪前有较为明显的提升。

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来源
《电脑知识与技术：学术交流》 |2022年第10期|91-94|共4页
作者
方世哲;
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作者单位

安徽理工大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像识别; 阈值函数; 小波阈值去噪; ResNet50; 自注意力机制;

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