基于深度学习的高噪声图像去噪算法
本文提出了一种基于深度学习的高噪声图像去噪算法，该算法可以有效地去除高噪声环境下的图像噪声，获得更高的峰值信噪比（Peak signal-to-noiseratio, PSNR）与结构相似度（Structural similarity index, SSIM），并且还能够有效地改善图像的视觉效果。
在本文中，我们首先采用递增扩充卷积并且融合批量标准化和 Leaky ReLU 函数对输入含噪图像进行特征提取与学习。然后，通过结合递减扩充卷积和 ReLU 函数对提取的特征进行图像重构。通过整合残差学习和批量标准化的端到端网络实现图像与噪声的有效分离。
该算法的实验结果表明，能够有效地去除高噪声环境下的图像噪声，获得更高的峰值信噪比（PSNR）与结构相似度（SSIM）。此外，该算法还能够有效地改善图像的视觉效果，具有较好的实用性。
在计算机视觉等许多科学领域中，图像去噪仍然是图像处理领域的热点研究课题之一。随着对图像噪声的深入研究，许多学者不断地提出新的图像去噪算法来提高图像质量。
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是当前最流行的图像处理技术之一。CNN 能够有效地学习图像特征并且进行图像重构。但是，传统的 CNN 算法在高噪声环境下的图像去噪方面仍然存在一些限制。
本文基于深度学习的高噪声图像去噪算法可以克服这些限制，并且能够获得更高的峰值信噪比（PSNR）与结构相似度（SSIM）。该算法的提出为图像去噪领域提供了一种新的解决方案。
在实际应用中，数字图像在传输过程中往往会受到成像设备与外部噪声环境干扰等因素的影响，导致采集的图像质量明显下降。因此，图像去噪仍然是图像处理领域的热点研究课题之一。
本文基于深度学习的高噪声图像去噪算法可以广泛应用于各种图像处理领域，如计算机视觉、机器学习、模式识别等领域，为这些领域提供了一种新的解决方案。
本文基于深度学习的高噪声图像去噪算法可以有效地去除高噪声环境下的图像噪声，获得更高的峰值信噪比（PSNR）与结构相似度（SSIM），并且还能够有效地改善图像的视觉效果，具有较好的实用性。
