一种基于残差卷积自编码网络的图像去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于残差卷积自编码网络的图像去噪方法，为了克服传统浅层线性结构特征提取能力有限，现有基于深度学习的图像去噪模型存在泛化能力弱等问题。以残差块、批归一化层和自编码器组成的残差卷积自编码块为基本去噪网络结构，提出了多功能去噪残差卷积自编码神经网络。本发明公开的图像去噪方法，在保持较高去噪质量和去噪精度的同时，不仅拥有盲去噪能力，还能去除与训练集类型不相同的噪声。