基于 CNN 的图像去噪：一种对抗方法
计算机视觉与模式识别
2017-08-02 v1
摘要
是否可以使用卷积神经网络从含噪版本中恢复图像？这是一个有趣的问题，因为卷积层通常用作分类、分割和目标检测等任务的特征检测器。我们提出了一种用于盲图像去噪的新型 CNN 架构，该架构协同地结合了三个架构组件：一个有助于减少噪声对特征图影响的多尺度特征提取层，一个有助于仅选择适合重建任务的特征图的 正则化器，以及最后一种利用对抗训练为模型提供最终性能提升的三步训练方法。与 SOTA 方法相比，所提出的模型展现出具有竞争力的去噪性能。
引用
@article{arxiv.1708.00159,
title = {Image Denoising via CNNs: An Adversarial Approach},
author = {Nithish Divakar and R. Venkatesh Babu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.00159},
year = {2017}
}