DnCNN

这篇论文算是使用CNN进行图像降噪最为经典的算法之一，算法并不复杂，但是在PSNR的指标上超过了BM3D，该算法框架如下图所示：
在这里插入图片描述

网络学习的是图像残差，也就是带噪图像和无噪图像差值，损失函数采用的MSE

由于DnCNN是当前比较基础的模型之一，加之之后迭代升级的模型较为复杂，所以先在DnCNN上尝试

DnCNN的实现

环境配置

由于论文中所用的pytorch版本太低，所以部分代码为了适用于高版本而被修改

test效果

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