【摘 要】
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在拍摄图像时,不可避免的会受到相机设备、采集环境以及传输信道等方面的影响,导致获取到的图像中存在明显的噪点,干扰人们对图像信息的理解与分析。为了确保图像内容能够准确的表达,需要在采集和传输后对图像进行去噪处理,减少图像上多余的错误信息。最近的一些研究在消除加性高斯白噪声方面已经获得了较为显著的效果,但仍难以应用在真实场景图像上。因为现实生活中,图像上的噪声分布都是不确定的,使用去除高斯白噪声的算法
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在拍摄图像时,不可避免的会受到相机设备、采集环境以及传输信道等方面的影响,导致获取到的图像中存在明显的噪点,干扰人们对图像信息的理解与分析。为了确保图像内容能够准确的表达,需要在采集和传输后对图像进行去噪处理,减少图像上多余的错误信息。最近的一些研究在消除加性高斯白噪声方面已经获得了较为显著的效果,但仍难以应用在真实场景图像上。因为现实生活中,图像上的噪声分布都是不确定的,使用去除高斯白噪声的算法不能很好地去除真实噪声。另一方面,去噪模型的深度在不断增加,但在去噪效果上并不能获得显著提高。针对真实图像噪声的特点,本文设计了一个简单但有效的两阶段深度图像去噪算法,该算法基于注意力机制估计真实图像上的噪声分布水平,并使用混合膨胀卷积和普通卷积的多尺度模块对图像进行非盲降噪。为了进一步提升网络性能,本文对设计的图像去噪算法进行了改进,在噪声估计阶段使用全局注意力机制多维度的提取噪声特征,在非盲降噪阶段使用多分支结构增强网络去噪能力,并通过重参数化的方法减少网络推理时间。本文算法在4个数据集:SSID数据集,Nam数据集,Poly U数据集,DND数据集上,与经典去噪算法做了对比,并选择用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）作为去噪有效性的主要衡量指标。实验结果表明,本文所设计的两阶段真实图像去噪算法在评价指标和视觉质量上均有提升。同时在SSID数据集上进行了对比实验以验证算法的有效性,对比实验表明本文算法所使用的跳跃连接,噪声水平估计以及多尺度模块可以有效提升真实图像去噪效果。与现有算法相比,本文算法不仅能有效去除真实图像噪声,而且能通过简单的模块参数设置控制去噪网络的计算效率。
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