通过构建一个包含具有综合性的不同自然场景下的真实噪声图像的新基准数据集，并在其上评估了各种图像去噪方法（包括之前的数据集），证明近期针对稀疏或低秩理论设计的方法实现了更好的去噪效果，更为稳健，并且新提出的数据集更具挑战性。该数据集现已公开，供研究人员研究新的现实世界图像去噪方法。
Apr, 2018
本研究提出了一种基于多通道优化模型的加权核范数最小化方法进行真实彩色图像去噪的算法，该方法采用权重矩阵平衡三个通道的数据保真度并引入可用于通道冗余的 RGB 贴片，通过交替方向乘子法解决该 MC-WNNM 模型，实验结果表明该算法在合成和真实噪声图像数据集上优于现有的去噪方法。
May, 2017
本文提出了一种模拟相机成像管道的框架，使得可以生成更为真实的图像数据对于消噪任务进行训练，实验表明，基于该框架训练的模型在真实相机上具有目前最优异的消噪效果。
Mar, 2020
本文旨在从网络架构设计和训练数据合成的角度解决当前真实图像去噪的问题，提出了一种新的网络架构设计和噪声退化模型，分别插入到 UNet 框架中从而达到当前最先进的性能水平。
Mar, 2022
本文研究了基于稀疏表示和卷积的稀疏编码模型在图像处理中的应用，提出了与此模型相关的贝叶斯理论，并使用分阶段卷积的前馈网络构建了一个新的模型，用于降噪等任务。实验证明，该模型的性能可以达到与现有技术相当水平，同时使用的参数明显更少。
Sep, 2019
该研究提出了一种基于卷积神经网络的自编码器的无线图像传输联合源和信道编码技术，可提高信噪比和信道带宽性能，在慢 Rayleigh 衰落信道中具有噪声鲁棒特性。
Sep, 2018
本文提出了一种新的图像去噪正则化模型，结合了各向异性全变差模型和结构张量全变差模型，通过应用 ATV 模型中的矩阵加权算子到 STV 模型中的基于块的 Jacobian 矩阵，能够更好地维护本地特征，比其他基于全变差模型和 STV 模型的知名方法产生更好的恢复质量。
Jun, 2023
本文研究基于真实噪声模型的图像降噪方法，在相机管道中模拟真实的图像噪声和降噪，发现噪声模型对学习模型效果的提升有重要作用，通过模拟降噪和图片拼合进而提高噪声模型的真实度和效果。
Apr, 2019
本文针对加性白噪声对图像造成的污染问题，提出并比较了 7 种字典学习方法，并采用全局聚类方法进行图像构建块的聚类去噪，得到了在降噪效果和执行时间两方面皆优的结果。
Jan, 2015
该论文提出了一种基于四元数的加权核范数最小化和加权谱范数最小化方法来解决彩色图像恢复问题，并通过实验证明该方法在彩色图像去噪和去模糊等任务上表现优秀，同时也对该方法进行了理论收敛性分析。
Jul, 2023