DnCNN論文閱讀筆記

文章重點： 提出了一個前饋去噪卷積神經網絡（DnCNN）用於圖像的去噪，使用了更深的結構、殘差學習算法、正則化和批量歸一化等方法提升去噪性能。優點是能夠處理未知噪聲水平的高斯去噪。 傳統方法： （1）經過建模圖像先驗，創建去噪模型： 缺點：涉及複雜的優化，耗時； 模型通常非凸，而且須要手動設計參數，很難達到最優去噪性能。 （2）辨別學習方法學習圖像先驗模型： 優勢：可以擺脫迭代優化過程； CSF和

>>阅读原文<<