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基于深度学习的图像去噪

ImageDenoisingBasedonDeeplearning

摘要

深度神经网络在具有空间不变噪声(合成噪声)的图像上表现良好，但其缺点是需要多阶段的网络建模来处理真实的噪声图像，为了提高去噪算法的实用性，本课题提出了一种模块化结构的单级盲去噪网络（RIDNet）对真实噪声图像进行处理，本课题利用残差结构上的残差信息来抑制图片中的低频信息，利用特征注意来挖掘信道间的相关性，通过对3个复合噪声数据集和4个真实噪声数据集的定量测量和视觉效果评价，对19种算法进行了比较

证明了本课题算法(RIDNet)的优越性。

关键词：深度学习图像去噪单级盲去噪