一、基础理论与方法论：构建认知框架 1.1 传统图像降噪方法的局限性分析在深度学习兴起前，图像降噪主要依赖空间域（如高斯滤波、中值滤波）和频域（如小波变换）方法。这些方法虽计算高效，但存在两大缺陷：一是……
一、深度学习图像降噪的基础理论 深度学习图像降噪的核心是通过神经网络模型学习噪声分布与真实信号的关系，其理论根基涉及信号处理、概率统计与优化算法。初学者需优先掌握以下基础内容： 传统降噪方法与深度学……
