改进的dncnn算法有哪些

有以下几种改进的DnCNN算法：

1. Residual Dense Network (RDN): RDN是一种改进的DnCNN算法，它通过引入密集连接和差学习来增强网络的表达能力。RDN通过在网络中引入密集块和残差块，使得网络能够更好地捕捉图像的细节和纹理信息。

2. Dual-Domain Network (DDN): DDN是一种基于频域和空域的双域网络。它利用频域信息和空域信息的互补性，通过将图像转换到频域进行处理，然后再转换回空域来恢复图像的细节。

3. Dilated Convolutional Network (DCN): DCN是一种采用空洞卷积（Dilated Convolution）的改进DnCNN算法。通过增加卷积核的感受野，DCN可以更好地捕捉图像中的长距离依赖关系，提高去噪性能。

4. Non-Local Network (NLNet): NLNet是一种基于非局部神经网络的改进DnCNN算法。它引入了非局部块，通过对图像中所有位置的特征进行加权平均，使得网络能够更好地捕捉全局上下文信息。

5. Cascade Network (Cascaded DnCNN): Cascaded DnCNN是一种多级级联的DnCNN网络，通过多次迭代的方式逐步减小噪声。每个级联网络都学习不同的噪声模型，从而提高去噪性能。

这些改进的DnCNN算法在不同的图像去噪任务中取得了较好的效果。具体选择哪种算法取决于任务需求、数据集特点以及计算资源等方面的考虑。