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，旨在从受噪声污染的图像中恢复出清晰的原始图像。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复杂且未知（如相机传感器噪声，受光照、ISO设置等因素影响）。CBDNet（Convolutional Blind Denoising Network）是一种针对真实噪声的盲去噪算法，它通过结合噪声估计子网络和非盲去噪子网络，实现对未知噪声的有效去除。 解题过程 CBDNet的核心思想是分两步处理盲去噪问题：先估计图像的噪声水平（噪声估计子网络），再根据估计结果进行自适应去噪（非盲去噪子网络）。以下是详细步骤： 问题建模 真实噪声图像可建模为： \( y = x + n \) 其中 \( y \) 是观测到的噪声图像，\( x \) 是清晰图像，\( n \) 是未知噪声。盲去噪的目标是在不知道 \( n \) 具体分布的情况下，从 \( y \) 中恢复 \( x \)。 网络整体结构 CBDNet由两个子网络串联组成： 噪声估计子网络 ：一个轻量级卷积网络，输出与输入图像相同尺寸的噪声水平图（noise level map）。 非盲去噪子网络 ：基于U-Net结构，将噪声图像和噪声水平图共同作为输入，进行去噪操作。 噪声估计子网络的设计 输入：噪声图像 \( y \)（单张图像）。 结构：包含5个卷积层，每层后接ReLU激活函数，最后输出噪声水平图 \( \hat{n} \)。 关键点：噪声水平图每个像素值表示该位置的噪声强度，使网络能处理空间变化的噪声（例如图像暗区噪声更明显）。 非盲去噪子网络的设计 输入：将噪声图像 \( y \) 和噪声水平图 \( \hat{n} \) 在通道维度拼接（共4通道：RGB三通道 + 噪声水平图）。 结构：采用带有跳跃连接的U-Net，增强细节保留能力。 输出：去噪后的图像 \( \hat{x} \)。 损失函数设计 为了同时优化噪声估计和去噪效果，CBDNet使用复合损失函数： 去噪损失 ：采用非对称损失（Asymmetric Loss）和感知损失（Perceptual Loss）的组合： 非对称损失：惩罚去噪后图像过于平滑的问题，鼓励保留细节。 感知损失：基于VGG网络的特征差异，提升视觉质量。 噪声估计损失 ：约束估计的噪声水平图与真实噪声差异（需合成噪声数据训练）。 训练策略 使用合成噪声数据（如添加高斯噪声）和真实噪声数据（如相机拍摄的低光照图像）混合训练。 通过交替训练两个子网络，避免直接端到端训练的不稳定性。 推理过程 给定一张真实噪声图像，只需前向传播一次： 噪声估计子网络生成噪声水平图 → 与非盲去噪子网络拼接 → 输出最终去噪结果。 总结 CBDNet通过显式估计噪声水平，使去噪过程更具适应性，尤其在真实复杂噪声场景下表现优于传统方法。其分步设计解决了盲去噪中噪声分布未知的挑战，为后续真实图像去噪研究提供了重要思路。