本文介绍了一种新的变分推断方法 - Variational Denoising Network（VDN），该方法将噪声估计和图像去噪综合到一个贝叶斯框架中。使用由深度神经网络参数化的近似后验条件于输入的图像和噪声方差的潜变量，提供具有显式参数形式的后验分布，可用于自动噪声估计的盲图像去噪。VDN 既具有传统模型驱动方法的优点，也具有数据驱动深度学习方法的效率、灵活性和可解释性，且能够在真实场景下估计并消除复杂的非 i.i.d 噪声。综合实验结果表明，该方法在盲图像去噪方面具有优越性。

Aug, 2019

本文提出了一种无监督的深度学习视频去噪方法 UDVD，可以通过单个短暂的有噪声视频进行训练，在显微镜检查、荧光显微镜和电子显微镜图像处理等领域具有广泛的应用前景，且无需显式的运动补偿，自适应性能比传统算法更高。

Nov, 2020

本文介绍了一种新颖的无监督视频去噪深度学习方法，可帮助减轻数据稀缺问题并展现对不同噪声模式的稳健性，其方法包括三个模块：生成特征图的特征生成器、生成去噪但略带模糊的参考帧的去噪网络、重新引入高频细节的改进网络。通过利用基于坐标的网络，可以在保留去噪视频帧中高频细节的同时大大简化网络结构。广泛的试验表明，我们的方法可以有效地去噪现实中的钙成像视频序列，而无需先验知识和数据增强训练。

Jul, 2023

用卷积神经网络进行图片去噪是计算摄影学中重要的工具，本研究提出了一种新的全卷积网络结构，使用扩张卷积实现盲点性质，该网络在已有数据集上表现优于之前的工作并取得了最新成果。

Aug, 2020

本研究提出了一种基于预训练 AWGN 降噪网络的全盲视频降噪方法，采用一种新颖的帧对帧训练策略，实现了离线和在线两个版本。我们的降噪器可以在不知道视频来源的情况下使用，并达到了标准高斯噪声的最先进性能。在线过程仅需要几个帧即可实现广泛範围的扰动的令人满意的结果，同时在离线情况下性能更好。

Nov, 2018

通过卷积神经网络，我们提出了一种新的盲目图像降噪 CNN 架构，该架构综合了三个架构组件，包括多尺度特征提取层，l_p 规范化器以及三步训练方法，并与现有方法相比表现出具有竞争力的降噪性能。

Aug, 2017

介绍了一种基于卷积神经网络架构的视频去噪算法 FastDVDnet，该算法展现了比现有最佳基于 patch 的方法更快的运行时间和相似或更好的去噪效果，并可以通过使用单个网络模型来处理广泛的噪声水平。

Jul, 2019

提出了一种新颖的无监督网络来降噪显微镜视频，通过在底层卷积神经网络中整合时间信号滤波器，恢复被未知噪声类型破坏的显微镜视频。实验证实，该无监督模型在广泛的噪声场景中表现出色，尤其适用于显微镜视频。

Apr, 2024

本文提出了一种基于卷积神经网络架构的最新视频去噪算法，该算法在处理效率和性能等方面均优于其他算法。

Jun, 2019

本文提出了一种基于监督学习策略的视频降噪方法 RViDeNet，并构建了一个包括 55 组带噪声 - 无噪声对的动态视频数据集，实验表明我们的方法在室内外视频降噪方面表现优于现有算法。

Mar, 2020