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基于卷积神经网络的置换混叠图像盲分离

李飞飞,史红玉,吴晓,任刚,刘丹

【摘要】针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,提出一种基于卷积神经网络的置换混叠图像盲分离算法。首先,对含噪声的置换混叠图像进行预处理,作为训练数据集;然后输入卷积神经网络进行卷积和池化操作,获取图像的特征图;最后,利用特征图对图像进行分类,获取分类结果图。通过分类结果与原图进行点乘操作,得到分离效果图。实验结果表明,该算法对含噪声的置换混叠图像的盲分离正检率高于 95%,能够有效地检测出含噪声的置换混叠区域。

【关键字】置换混叠图像;盲分离;卷积神经网络;卷积;池化