深度学习赋能图像降噪：原理、模型与实践 一、图像降噪的技术演进与深度学习崛起 图像降噪是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是从含噪图像中恢复出清晰、真实的原始信号。传统方法如均值滤波、中值滤波、双边……
一、图像降噪的背景与挑战 图像降噪是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在从含噪图像中恢复清晰内容。传统方法如均值滤波、中值滤波、小波变换等，依赖手工设计的先验假设（如局部平滑性、稀疏性），在低噪声场景……
图像降噪与深度学习：技术解析与实践指南 一、图像降噪的核心概念与挑战 图像降噪是计算机视觉领域的基础任务，旨在从受噪声污染的图像中恢复出原始干净信号。噪声来源广泛，包括传感器热噪声、量化误差、传输干扰……
一、图像噪声的成因与类型 图像噪声是影响视觉质量的核心因素，其来源可分为物理噪声与算法噪声。物理噪声包括传感器热噪声（高斯分布）、光子散粒噪声（泊松分布）及电子干扰噪声（脉冲型）；算法噪声则源于压缩……
