基于深度学习的图像去噪方法研究综述

• 作者: 刘迪 贾金露 赵玉卿 钱育蓉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 关键词: 图像去噪 真实噪声 合成噪声 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 热点与综述|Research Hotspots and Reviews
• 页码范围: 1-13
• 页数: 13页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011-0341

摘要

图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声,从而恢复出清晰图像的一种技术,是计算机视觉领域重要研究内容之一.随着机器学习的发展,深度学习在图像去噪领域得到广泛应用,成为处理图像去噪的有效解决方法.分析了深度学习图像去噪方法;依据网络结构详细分析了图像去噪方法的思想,并对优缺点进行梳理总结;通过在DND、PolyU等数据集上的实验结果,对比分析基于深度学习去噪方法的性能;对图像去噪研究的关键问题进行总结,并讨论该领域未来研究的发展趋势.