【摘 要】
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提出了一种基于混合注意力机制和对偶残差学习的图像去噪网络。该网络采用了基于不同尺寸卷积核的对偶残差网络学习结构,不仅能降低更深网络结构的拟合难度,同时还能表示图像中的多尺度结构。所提去噪网络采用局部和非局部的混合注意力模块,对卷积神经网络的特征通道进行自适应调整,使得卷积神经网络不仅能注意图像的局部特征,还能刻画图像中的长距离依赖关系。与几种常见深度去噪网络的对比实验表明,本文算法能有效抑制不同强
【基金项目】
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国家自然科学基金(61971237,61501255)。
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提出了一种基于混合注意力机制和对偶残差学习的图像去噪网络。该网络采用了基于不同尺寸卷积核的对偶残差网络学习结构,不仅能降低更深网络结构的拟合难度,同时还能表示图像中的多尺度结构。所提去噪网络采用局部和非局部的混合注意力模块,对卷积神经网络的特征通道进行自适应调整,使得卷积神经网络不仅能注意图像的局部特征,还能刻画图像中的长距离依赖关系。与几种常见深度去噪网络的对比实验表明,本文算法能有效抑制不同强度的噪声,并且针对高强度噪声的去除性能更优。
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