卷积神经网络图像去噪的发展

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像去噪方面取得了显著的进步。早期，传统的基于滤波器的方法如均值滤波、中值滤波等简单直接，但效果往往受限于手动设定的滤波窗口大小。随着深度学习兴起，CNNs因其局部连接和权重共享特性，非常适合处理图像数据，并能够自动学习更复杂的噪声特征。

发展过程中，有几大里程碑式的模型值得关注：
1. **Denoising Autoencoders (DAEs)**：作为第一个应用深度学习到图像去噪的例子，它们通过训练自编码器来重构干净图像，同时尽量减少输入和输出之间的差异。
2. **Noise2Noise (N2N)**：该方法假设有一对包含噪声的对应训练样本，利用这种无标签的数据对CNN进行监督学习。
3. **Deep Residual Learning for Image Denoising**：残差网络（ResNet）的应用让CNN能够学习更深层次的特征表示，提高了去噪效果。
4. **U-Net**：一个经典的结构，常用于医学图像去噪，其设计巧妙地结合了编码器和解码器，有助于保留更多的细节信息。

近年来，还有一些改进的版本，比如添加注意力机制（Attention-based）、使用生成对抗网络（GANs）进行联合训练等，进一步提升了去噪性能并能生成更自然的结果。