引言 深度学习图像降噪是计算机视觉领域的重要研究方向，其核心目标是通过神经网络模型从含噪图像中恢复清晰信号。随着深度学习技术的快速发展，该领域已涌现出大量经典与前沿研究。本文将从基础理论、经典模型、……
一、基础理论与方法论必读文献 1.1 深度学习降噪的数学原理奠基之作 《Deep Image Prior》（CVPR 2018）该论文颠覆传统监督学习范式，揭示卷积神经网络(CNN)本身可作为图像先验，无需训练数据即可实现降噪。其核……
一、经典基础理论：理解图像降噪的核心挑战 深度学习图像降噪的首要任务是理解噪声形成的数学本质。Dabov等人在《Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering》（IEEE TIP 2007）中……
深度学习图像降噪必读文献指南：从经典到前沿的进阶之路 一、基础理论与方法论：构建知识体系的基石 1.1 经典卷积神经网络架构解析 在深度学习图像降噪领域，CNN架构的演变是理解技术发展的关键起点。《Image Deno……
深度学习图像降噪必读文献指南：从经典到前沿的进阶路径 图像降噪是计算机视觉领域的核心任务之一，深度学习技术的引入使其性能实现质的飞跃。本文从经典模型、前沿架构、损失函数设计及实际应用四个维度，系统梳……
深度学习图像降噪必读文献指南：从经典到前沿的进阶路径 一、基础理论与方法论奠基文献 1.1 深度学习降噪的里程碑式研究 《Image Denoising via Deep Learning: A Survey》（IEEE TPAMI 2020）是入门必读综述，系……
引言：图像降噪的技术价值与学习路径 图像降噪是计算机视觉的核心任务之一，广泛应用于医疗影像、安防监控、卫星遥感等领域。传统方法依赖手工设计的滤波器（如高斯滤波、非局部均值），但难以处理复杂噪声或保留……
一、经典理论框架与基础方法论 深度学习图像降噪的研究始于对传统方法的突破，其理论基础可追溯至2012年AlexNet在图像分类领域的成功。早期研究多聚焦于卷积神经网络（CNN）在降噪任务中的适应性改造，《Image Den……
