一种基于Uniformer Transformer与UNet的图像降噪模型

鲁正威; 张笃振

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一种基于Uniformer Transformer与UNet的图像降噪模型

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卷积神经网络(CNNs)在图像降噪任务中取得了较大的成功.基于Vision Transformer模型表现出较好的效果.计算机视觉领域利用Transformer方法其性能超过了卷积神经网络方法.提出了一种名为UUNet(Uniformer Transformer-UNet)的图像降噪模型,该模型使用Uniformer Transformer作为骨干网络,并融入UNet网络来提取图像的深层特征,使用PSNR、SSIM等指标对图像降噪效果进行评估.实验结果表明,使用UUNet网络对图像降噪的整体性最优.

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来源
《南京师范大学学报（工程技术版）》 |2023年第1期|39-45|共8页
作者
鲁正威; 张笃振;
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作者单位

江苏师范大学计算机科学与技术学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
卷积神经网络(CNNs); Uniformer Transformer; 图像降噪; UNet;

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