图像去噪

深度学习去噪技术的核心思想是利用深度神经网络强大的非线性映射能力，从含噪数据中恢复出干净信号。其基本原理可以概括为：通过训练一个深度神经网络模型，使其学习从噪声图像到干净图像的复杂映射关系。这一过程通常涉及三个关键要素：噪声模型、网络架构和损失函数。 从数学角度来说，去噪问题可以表述为：给定观测到的噪声图像y = x + n，其中x是干净图像，n是加性噪声，…