一、图像降噪的深度学习基础与挑战
图像降噪是计算机视觉的核心任务之一，其本质是从含噪观测中恢复原始信号。传统方法（如非局部均值、BM3D）依赖手工设计的先验，难以适应复杂噪声分布。深度学习的引入通过数据驱动的方式，自动学习噪声与信号的映射关系，显著提升了降噪性能。
噪声类型可分为加性噪声（如高斯噪声）和乘性噪声（如椒盐噪声），其统计特性直接影响模型设计。例如，高斯噪声通常假设零均值、固定方差，而真实场景中的噪声可能呈现空间变异或信号依赖特性。深度学习模型需具备对噪声分布的适应性，这要求网络结构在感受野、特征提取能力等方面进行针对性优化。
数据驱动的优势在于模型可通过大量噪声-干净图像对学习降噪规则，但挑战同样显著：噪声类型多样、真实数据标注困难、模型泛化能力受限。因此，网络结构设计需平衡复杂度与效率，同时考虑可解释性与鲁棒性。
二、经典深度学习降噪网络结构解析
1. 基于CNN的经典架构：DnCNN与FFDNet
DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）是早期基于CNN的里程碑式工作。其核心思想是通过残差学习（Residual Learning）预测噪声图，而非直接生成干净图像。网络由17层卷积层组成，每层包含64个3×3卷积核、ReLU激活和批归一化（Batch Normalization）。残差连接将输入噪声图像与预测噪声相减，得到干净图像。这种设计避免了深层网络的信息丢失问题，同时通过批归一化加速训练。
FFDNet（Fast and Flexible Denoising CNN）进一步优化了DnCNN。它引入可调噪声水平参数，使单一模型能处理不同强度的噪声。FFDNet将输入图像下采样为4个子图像，分别处理后再上采样融合，显著减少了计算量。其网络结构包含9个卷积层，每层128个3×3卷积核，结合了残差学习和特征融合。FFDNet的优势在于灵活性和效率，适用于实时降噪场景。
2. UNet及其变体：空间信息保留的关键
UNet最初用于医学图像分割，但其编码器-解码器结构（Encoder-Decoder）非常适合图像降噪。编码器通过下采样逐步提取高层语义特征，解码器通过上采样恢复空间细节，跳跃连接（Skip Connection）将编码器特征与解码器特征融合，避免信息丢失。
在降噪任务中，UNet的变体如ResUNet（结合残差连接）和Attention UNet（引入注意力机制）进一步提升了性能。例如，ResUNet在每个编码器-解码器块中加入残差连接，使梯度流动更顺畅；Attention UNet通过空间注意力模块（Spatial Attention Module）动态调整特征权重，聚焦于噪声区域。这些改进使UNet变体在低剂量CT降噪、显微图像去噪等任务中表现突出。
三、自编码器与生成对抗网络（GAN）的创新应用
1. 自编码器的降噪潜力与改进
自编码器（Autoencoder, AE）通过编码器将输入压缩为低维潜空间表示，再通过解码器重建原始信号。在降噪任务中，自编码器需从噪声输入中重建干净图像，这要求潜空间具备噪声鲁棒性。
变分自编码器（VAE）通过引入概率潜空间，进一步提升了泛化能力。VAE的编码器输出潜变量的均值和方差，解码器从潜变量采样重建图像。这种设计使VAE能生成多样化的干净图像，适用于噪声分布复杂的情况。例如，在真实噪声图像降噪中，VAE可通过潜空间的正则化避免过拟合。
2. GAN在图像降噪中的优势与挑战
GAN通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练，生成逼真的干净图像。生成器的目标是欺骗判别器，使其无法区分生成图像和真实干净图像；判别器的目标是准确分类。这种对抗机制使GAN能生成细节丰富的图像，但训练不稳定，易出现模式崩溃（Mode Collapse）。
为解决这些问题，研究者提出了多种改进方法。例如，CGAN（Conditional GAN）将噪声图像作为条件输入生成器，使生成过程更具可控性；WGAN（Wasserstein GAN）通过Wasserstein距离替代JS散度，提升了训练稳定性；CycleGAN通过循环一致性损失（Cycle-Consistency Loss），实现了无配对数据的降噪。这些改进使GAN在真实噪声图像降噪、低光照图像增强等任务中表现出色。
四、Transformer与自注意力机制的引入
Transformer最初用于自然语言处理，其自注意力机制（Self-Attention）能捕捉长距离依赖关系。在图像降噪中，自注意力机制可替代传统卷积，实现全局特征交互。
SwinIR是首个将Swin Transformer用于图像降噪的模型。它通过窗口多头自注意力（Window Multi-Head Self-Attention）将图像划分为局部窗口，在窗口内计算自注意力，再通过移位窗口（Shifted Window）实现跨窗口交互。这种设计既减少了计算量，又保留了全局信息。SwinIR在真实噪声图像降噪中取得了SOTA（State-of-the-Art）性能，证明了Transformer在低层视觉任务中的潜力。
五、网络结构设计的实用建议与跨领域融合
1. 网络深度与宽度的权衡
深层网络能提取更高阶的特征，但可能面临梯度消失问题；宽网络（更多通道）能提升特征表达能力，但计算量显著增加。建议根据任务复杂度选择合适深度，例如，高斯噪声降噪可采用10-20层网络，真实噪声降噪需更深结构（如30层以上）。同时，可通过分组卷积（Group Convolution）或深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）减少参数量。
2. 跨领域融合：从自然图像到医学影像
自然图像降噪模型可直接应用于医学影像，但需考虑领域差异。例如，医学影像（如CT、MRI）的噪声类型与自然图像不同，且对细节保留要求更高。建议通过迁移学习（Transfer Learning）微调预训练模型，或结合医学影像的先验知识（如解剖结构）设计专用网络。例如，在低剂量CT降噪中，可引入正则化项约束重建图像的解剖合理性。
3. 实时降噪与移动端部署的优化
实时降噪需平衡性能与效率。可通过模型压缩（如量化、剪枝）减少参数量，或采用轻量级结构（如MobileNetV3的倒残差块）。例如，FFDNet通过子图像处理和浅层网络实现了实时降噪，适用于移动设备。此外，可利用硬件加速（如GPU、NPU）提升推理速度。