双边递归网络BRN实现图像去噪（TIP2020）

知识点: 1. 单幅图像去噪：单幅图像去噪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它主要解决的是如何从一幅受噪声影响的图像中恢复出一幅清晰的图像。这种技术在交通监控、医疗影像、卫星图像等领域有广泛的应用。 2. 深度卷积神经网络（CNN）：深度卷积神经网络是一种深度学习模型，它在图像处理领域表现出色。它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以自动学习图像的特征，从而实现图像分类、图像去噪等任务。 3. 残差学习：残差学习是一种深度学习训练技巧，它通过学习输入和输出之间的残差（即两者之间的差值），可以有效提高模型的训练效果。在图像去噪任务中，残差学习可以帮助模型学习到图像中的噪声特征，从而实现更有效的去噪。 4. 双边递归网络（BRN）：BRN是一种新的深度学习模型，它通过两个循环网络的耦合，允许雨条纹和背景图像层之间的相互作用。这种模型不仅可以分别传播跨阶段的深层特征，而且可以带来这两个层之间的相互作用，这对于从雨天观察中分离出两层是必不可少的。 5. 双边LSTM：LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它可以通过门控机制解决传统RNN在长序列上的梯度消失问题。在这里，双边LSTM是一种改进的LSTM，它不仅可以分别传播跨阶段的深层特征，而且可以带来两个SRN之间的相互作用，这对于从雨天观察中分离出两层是必不可少的。 6. 实验结果：在综合数据集上，BRN在数量和质量上都明显优于最先进的深层排水网络。在现实世界中的多雨数据集的泛化性能上，BRN也表现出更好的性能。 7. 开源系统：开源系统是指开放源代码的软件，任何人都可以自由使用和修改。这种模式可以促进技术的发展和创新，因为任何人都可以参与到软件的开发和改进中。 8. 编程环境：Python是一种广泛使用的高级编程语言，它简洁易读，具有强大的库支持。PyTorch是一个开源的机器学习库，它在深度学习领域有着广泛的应用。opencv-python是一个Python库，用于处理图像和视频。tensorboardX是一个可视化工具，它可以将训练过程中的数据可视化。 9. 平台环境：Ubuntu是一个广泛使用的Linux操作系统，cuda-10.0和cuDNN是NVIDIA推出的深度学习加速工具，它们可以提高深度学习模型的训练速度。 10. 计算平台：MATLAB是一种广泛使用的数学计算软件，它具有强大的矩阵运算能力和丰富的数学函数库，可以方便地进行科学计算和数据分析。