Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling

该论文提出了一种基于生成对抗网络的噪声建模的图像盲去噪方法。传统的图像去噪方法需要事先了解噪声的统计特性，但在实际应用中很难获得这些信息。本文提出的方法使用生成对抗网络来建模噪声分布，从而可以对任意类型的噪声进行去噪。该方法包括两个阶段：第一阶段使用生成对抗网络训练噪声模型，第二阶段使用该模型对输入图像进行去噪。实验结果表明，该方法在去除多种类型的噪声方面表现出色，同时避免了传统方法中需要事先了解噪声统计特性的限制。