【摘 要】
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为了能有效地去除真实图像的复杂噪声，提出了一种结合迁移学习的真实图像去噪算法。该算法采用了双编码器结构，迁移学习编码单元利用预先训练好的权值有效提取鲁棒特征，残差编码单元对当前数据处理，进一步补充了信息。解码单元通过特征融合模块对丰富的信息进行融合，随后经过残差注意力模块加强对图像细节信息的关注，从而更好地恢复图像。实验结果表明，该算法在DND、SIDD和RNI15真实噪声数据集上有很好的泛化能力
【基金项目】
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国家自然科学基金（62066047,61365001）；
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为了能有效地去除真实图像的复杂噪声，提出了一种结合迁移学习的真实图像去噪算法。该算法采用了双编码器结构，迁移学习编码单元利用预先训练好的权值有效提取鲁棒特征，残差编码单元对当前数据处理，进一步补充了信息。解码单元通过特征融合模块对丰富的信息进行融合，随后经过残差注意力模块加强对图像细节信息的关注，从而更好地恢复图像。实验结果表明，该算法在DND、SIDD和RNI15真实噪声数据集上有很好的泛化能力，能够在有效去除噪声的同时更好地保留图像纹理和边缘信息，恢复图像视觉效果更好。
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