《表6 不同噪声比例下各降噪算法在FSIM评价指标上的比较》

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《两阶段多层感知的随机脉冲噪声比例预测》

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为了更加直观地比较本文算法的实际应用效果，图4给出了各算法对受40%随机脉冲噪声干扰的Lena图像降噪后的效果图，并将其局部（帽檐部分）放大进行对比。从图4可以看出，在相同噪声比例下，使用PSMF算法恢复的图像存在较多的噪声点，ROLD-EPR和ASWM算法恢复的图像存在一些比较明显的没有滤除的噪声点，ROR-NLM算法处理后的图像轮廓较为模糊，本文算法恢复的图像从Lena图像帽檐部分可以发现图像轮廓保留较好，且没有明显的噪声点，说明在检测比例噪声器的引导下，新的RVIN降噪算法调用了最匹配的DnCNN降噪模型，实现了最佳的降噪效果。