近十年以来，深度学习的快速发展对解决各类图像问题提供了一种新的思路。对于普通的自然图像而言，基于深度学习的方法在降噪方面的效果要比基于数学模型的去噪方法更好，同时也为高光谱遥感影像的去噪问题带来了启发。相比于传统的人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）隐藏层至少在2层以上，使其有了更强的抽象特征提取能力。依据神经元的不同特点，可以把DNN分为多种不同的网络，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）具有较强的图像重建和图像恢复能力。

继续阅读：深度   简介   方法

此文由 怡心湖 编辑，若您觉得有益，欢迎分享转发！：首页 > 常识论 » 基于深度学习的去噪方法简介