基于轻量深度残差网络的图像多类型噪声去除算法

摘要

针对现有网络仅解决单一类型的噪声和计算效率低的问题,提出一种基于轻量深度残差网络的图像多类型噪声去除算法.该算法采用改进的残差模块和级联训练的方式提高去噪网络在多类型噪声去除过程中的精确度,通过设计一个边缘感知损失函数来保证恢复图像中具有更多的边缘细节和更高的感知质量.实验结果表明,该算法的整体性能要优于其他算法,在有效增加边缘细节的同时,计算效率也有极大的改善.