基于深度学习的图像去噪

图像去噪是计算机视觉中的一个常见问题，深度学习已经成功地应用于该问题的解决。其中，基于卷积神经网络的方法是最常见的一种。

常用的基于卷积神经网络的去噪方法包括：

1. 图像降噪自编码器（Image Denoising Autoencoder，IDAE）：该方法使用自编码器进行图像去噪，通过将噪声图像输入到自编码器中，训练出一个能够将噪声图像映射到清晰图像的模型。

2. 基于残差学习的方法：该方法通过学习图像噪声和清晰图像之间的残差来进行去噪。这种方法不需要对图像进行重建，因此可以更好地保留图像的细节信息。

3. 基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的方法：该方法使用生成器网络生成清晰图像，并使用判别器网络来评估生成的图像的质量。通过训练生成器和判别器网络来对抗地提高图像去噪的效果。

以上是三种常见的基于卷积神经网络的图像去噪方法，它们在不同的场景下都有着良好的效果。