基于深度学习的图像去噪算法：CBDNet（卷积盲去噪网络） 题目描述 图像去噪是计算机视觉中的基础任务，旨在从含噪图像中恢复干净图像。传统去噪算法通常假设噪声类型已知（如高斯噪声），但真实场景中的噪声往往是未知的、复杂的（如传感器噪声、压缩噪声的混合）。CBDNet提出了一种 盲去噪 方法，通过结合噪声估计子网络和非盲去噪子网络，实现对真实噪声的有效去除。 解题过程 1. 问题分析 真实图像噪声的特点： 信号依赖性 ：噪声强度可能与像素亮度相关（如泊松噪声）。 空间变化性 ：不同区域的噪声可能不同（如相机传感器缺陷）。 未知性 ：噪声类型和参数难以预先定义。 传统去噪算法（如DnCNN）依赖合成的高斯噪声训练，在真实场景中表现不佳。CBDNet的核心思想是 先估计噪声特性，再针对性去噪 。 2. 网络结构设计 CBDNet包含两个子网络： （1）噪声估计子网络 输入 ：含噪图像。 输出 ：与输入同尺寸的噪声水平图（Noise Level Map），每个像素值表示该位置的噪声强度。 结构 ：5层全卷积网络（无下采样），保持空间分辨率。 作用 ：预测噪声的分布和强度，为后续去噪提供引导。 （2）非盲去噪子网络 输入 ：原始含噪图像 + 噪声估计子网络输出的噪声水平图（通道拼接）。 输出 ：去噪后的图像。 结构 ：采用U-Net架构，结合编码器-解码器与跳跃连接，保留细节信息。 原理 ：利用噪声水平图作为先验，指导网络自适应调整去噪强度。 3. 损失函数设计 为同时优化噪声估计和去噪效果，损失函数包含三部分： （1）去噪损失 使用 平滑L1损失 （Charbonnier损失）衡量去噪图像与真实干净图像的差异： \[ L_ {denoise} = \sqrt{\|I_ {clean} - I_ {denoised}\|^2 + \epsilon^2} \] 优点：对异常值更鲁棒，避免L2损失的过度平滑。 （2）噪声估计损失 使用 L2损失 约束预测的噪声水平图与真实噪声图（合成数据中已知）一致： \[ L_ {noise} = \|\hat{N} - N_ {gt}\|^2 \] 作用：确保噪声估计子网络的输出有意义。 （3）正则化损失 对噪声水平图施加 总变分正则化 （Total Variation Regularization）： \[ L_ {tv} = \|\nabla \hat{N}\|_ 1 \] 目的：避免噪声图过于不平滑，抑制异常波动。 总损失 ： \[ L_ {total} = L_ {denoise} + \lambda_ 1 L_ {noise} + \lambda_ 2 L_ {tv} \] （\(\lambda_ 1, \lambda_ 2\)为超参数，平衡各项权重） 4. 训练策略 （1）合成+真实数据混合训练 合成数据 ：在干净图像上添加模拟的真实噪声（如高斯-泊松噪声混合），噪声参数随机生成。 真实数据 ：使用未配对的真实噪声图像（如SIDD数据集），无需干净图像作为真值。 技巧 ：训练时交替使用合成数据（有完整监督）和真实数据（仅用去噪损失），提升泛化能力。 （2）渐进式训练 先训练噪声估计子网络（固定去噪网络），再联合微调两个子网络。 避免两个任务同时学习的冲突。 5. 推理过程 输入含噪图像至噪声估计子网络，得到噪声水平图。 将含噪图像与噪声水平图拼接，输入非盲去噪子网络。 输出最终去噪图像。 关键创新 盲去噪框架 ：通过噪声估计子网络自适应学习噪声特性，避免对噪声类型的强假设。 联合优化 ：噪声估计与去噪任务协同训练，提升对真实噪声的鲁棒性。 实用性强 ：在合成与真实数据上均表现优异，成为真实图像去噪的基准算法之一。 通过以上步骤，CBDNet实现了对复杂真实噪声的有效去除，为后续盲去噪研究提供了重要思路。