图像去噪的cnn模型

图像去噪的CNN (Convolutional Neural Network) 模型是一种深度学习技术，主要用于从含有噪声的数据中恢复清晰的图像。CNN特别适用于处理图像数据，因为它们包含卷积层，能够捕捉空间局部特征并减少对输入数据的依赖。

卷积神经网络在去噪过程中通常分为几个步骤：
1. **卷积层**：通过一系列滤波器（也称为核或卷积核）对图像进行滑动操作，提取出图像的基本特征，如边缘、纹理等。
2. **池化层**：降低特征图的尺寸同时保留重要信息，减小计算量，防止过拟合。
3. **非线性激活**：比如ReLU (Rectified Linear Unit)，增加模型表达能力。
4. **反卷积层**（或上采样）：将低维特征映射回原始图像大小，并尝试恢复细节。
5. **解码器结构**：有时会包含跳跃连接，帮助网络结合不同尺度的信息。
6. **全连接层**或**像素级预测**：用于生成最终的无噪声图像预测。

去噪常用的CNN模型有DnCNN (Deep CNN), FastDVDNet,以及更为复杂的如CycleGAN 和 denoising autoencoders (如Burger et al., 2012) 等。