自监督图像去噪模型有哪些？那个最好？

自监督图像去噪模型主要有以下几种：

1. Autoencoder-based Models：基于自编码器的模型，使用自编码器来学习噪声和干净图像之间的映射关系，例如DnCNN、FFDNet等。

2. Generative Adversarial Network (GAN) based Models：基于生成对抗网络的模型，使用生成器和判别器来学习噪声和干净图像之间的映射关系，例如CycleGAN、SRGAN等。

3. Non-local Means based Models：基于非局部均值的模型，利用非局部均值滤波器来降低图像噪声，例如NLMC、NLRN等。

4. Deep Residual Learning based Models：基于深度残差学习的模型，通过残差学习来学习噪声和干净图像之间的映射关系，例如RED30、RED20等。

5. Attention Mechanism based Models：基于注意力机制的模型，使用注意力机制来聚焦于噪声部分，例如DANet、GALD等。

以上模型均有其优缺点，最好的模型取决于具体应用场景和数据集。

相关问题

现在自监督图像去噪最有效的模型是什么

目前，自监督图像去噪领域的最有效模型是DPI-Net（Deep Plug-and-Play Iterative Network）。DPI-Net是一种基于迭代算法的深度学习模型，它结合了Plug-and-Play（PnP）正则化和迭代算法。DPI-Net的核心思想是通过多次迭代来逐步减少噪声，同时使用PnP正则化来保持图像的结构和细节。据研究表明，DPI-Net在各种图像去噪任务中都取得了最先进的效果。

自监督图像去噪CVPR2023

自监督图像去噪是一种通过自动合成噪声图像对进行训练的方法，用于消除图像中的噪声并恢复原始图像的技术。在CVPR2023会议中，发表了一篇名为"Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining"的论文，该论文提出了一种基于稀疏Transformer网络的自监督图像去噪方法。

图像去噪是一个基本的低级图像处理任务，其目标是消除噪声并恢复清晰的图像。而自监督图像去噪方法使用自动生成的噪声图像对进行训练，可以在没有人工标签的情况下学习图像去噪模型。

深度学习已经成为图像去噪的主流方法，特别是Transformer模型的出现，它在各种图像任务上取得了显著的进展。然而，现有的基于深度学习的方法在噪声分布不同的情况下可能缺乏泛化能力。例如，在高斯噪声上训练的模型可能在其他噪声分布上的测试中表现不佳。

因此，CVPR2023的这篇论文提出了一种基于稀疏Transformer网络的自监督图像去噪方法，通过学习噪声图像对进行训练，可以有效地消除图像中的噪声并恢复原始图像的质量。这种方法具有很大的潜力在实际图像处理任务中得到应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [CVPR 2023 | 去雨去噪去模糊，图像low-level任务，视觉AIGC系列](https://blog.csdn.net/lgzlgz3102/article/details/130939564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【论文速递】CVPR2022-Blind2Unblind：具有可见盲点的自监督图像去噪](https://blog.csdn.net/weixin_47525542/article/details/128780908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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