基于雙殘差注意力網絡的ICMOS圖像去噪算法

王霞，張鑫，焦崗成，楊曄，程宏昌，延波

（1 微光夜視技術重點實驗室，西安 710065）

（2 北京理工大學光電學院光電成像技術與系統教育部重點實驗室，北京 100081）

0 引言

微光夜視技術是為了研究在較低光照的條件下，將所采集到的圖像進行增強，傳輸，儲存以及復現和應用的光電技術，是近代光電子技術的重要組成部分。由于人眼的固有特性，當環境的光照度比較低的時候，人眼只能觀察到物體的輪廓，對細節特征無法精確識別。增強型CCD/CMOS（Intensified CCD/CMOS，ICCD/ICMOS）是現有的應用廣泛、工作照度很低的固體微光成像器件。ICCD/ICMOS 是由像增強器和CCD/CMOS 耦合而成。

雖然ICMOS 可以在微光夜視條件下成像，但像增強器在增強信號的同時也放大了噪聲的強度，導致獲取到的圖像隨機噪聲明顯，并且噪聲特性相較于傳統CMOS 成像的噪聲更為復雜。由于微通道板的引入，ICMOS 圖像噪聲并不是獨立同分布的，而是具有空間相關性的聚合狀隨機噪聲［1］。聚合狀噪聲破壞了圖像原有的結構特征，這極大地增加了去噪的難度。

圖像去噪是底層計算機視覺領域研究的熱點問題?，F有的去噪算法可以分為以下幾大類：空域去噪算法、變換域去噪算法、基于稀疏表示的去噪算法、基于深度學習的去噪算法。空域去噪算法主要針對自然圖像噪聲在空間獨立同分布的特性，采用濾波的方式去除噪聲，如均值濾波、雙邊濾波［2］、非局部均值（Non-Local Median，NLM）［3］等，但這些方法并不適用于ICMOS 圖像中空間聚合狀的隨機噪聲。變換域去噪算法首先對噪……