论文理解:“Designing and training of a dual CNN for image denoising“
译:用于图像去噪的双CNN的设计与训练
-- Knowledge-Based Systems -- 2021
目录
一、引言
二、方法
2.1、网络结构
2.2、损失函数
三、实验结果
一、引言
模型:y=x+v
其中y为噪声图像,x为干净图像,v为噪声。
本文的去噪模型DudeNet包括四个模块:特征提取块(FEB)、增强块(EB)、压缩块(CB)和重构块(RB)。
二、方法
2.1、网络结构
具体结构如图2所示,作者的思想是设计一种基于稀疏机制的FEB,以提取不同的特征,同时减小网络深度。EB通过融合两个子网络的特征来增强提取的特征,这对被未知类型的噪声损坏的图像特别有用,例如许多真实世界的损坏图像和盲噪声。CB对网络进行压缩,以降低计算成本。最后,利用RB重建干净的图像。
2.2、损失函数
三、实验结果
代码:https://github.com/hellloxiaotian/DudeNet
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