基于WOA和PSO优化的DBN图像去噪技术比较

本文主要探讨了"自然DBN图像去噪优化技术研究"这一主题，聚焦于利用深度信念网络（DBN）结合启发式优化算法——鲸鱼优化算法（WOA）和粒子群优化算法（PSO）来提升图像去噪效果。DBN作为一种深度学习模型，通过堆叠的受限玻尔兹曼机（RBM）结构简化了深度学习的训练复杂性。研究者构建了三种网络模型：MWOA-DBN、WOA-DBN和PSO-DBN，它们旨在处理加性高斯白噪声（AWGN）下的图像去噪任务。 文章首先介绍了图像去噪的重要性，尤其是在生物医学图像分析、高光谱图像处理、遥感图像和模糊图像恢复等领域。各种类型的噪声，如高斯噪声、泊松噪声等，都可能对图像质量产生负面影响。其中，高斯噪声由于其正态分布的统计特性，通常在图像采集过程中出现。 针对图像去噪，传统的加性高斯白噪声模型假设为y = x + v，其中y是受噪声污染的图像，x是原始无噪声图像，而v是随机噪声。为了优化去噪性能，研究人员通过调整超参数，如步长比和辍学率，使用MWOA、WOA和PSO作为搜索策略，均方根误差（RMSE）被选为适应度函数，以防止过拟合。实验过程中，评估了去噪方法的性能指标，包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等。 研究结果显示，提出的基于自然DBN的优化技术在去噪效果上超越了当前最先进的图像去噪方法，这表明结合启发式优化算法的深度学习模型在图像处理任务中具有显著优势。这项工作对于提升图像质量、改善计算机视觉任务的准确性以及在实际应用场景中的可靠性具有重要意义。