本文提出了一种更通用的解决方案，利用分数函数的性质，通过求解系统去除单张图像噪音，可应用于多种复杂噪音模型。实验结果表明，与其他方法相比，我们的方法在复杂的噪声模型下表现良好。

Apr, 2023

本文介绍了 SURE-Score， 一种使用受加性高斯噪声污染的训练样本学习基于分数的生成模型的方法，演示了 SURE-Score 在学习先验知识和应用后验采样到压缩无线 MIMO 信道估计和加速 2D 多线圈磁共振成像重建等领域中的可广泛应用性。

May, 2023

介绍了一种名为 Noise2Void (N2V) 的图像降噪训练方案，可以不需要嘈杂和干净的图像对，而是直接使用被降噪的数据进 行训练，特别适用于生物医学图像数据。与具有噪声图像对和 / 或干净目标图像的方式相比，N2V 的降噪效果较为相当。

Nov, 2018

提出了一种通用框架，用于去噪高维度测量，不需要先验信号、噪声估计和干净数据训练，仅假设噪声在不同维度上具有统计独立性，真实信号呈现某种相关性。

Jan, 2019

利用单一图像进行自监督学习的提出方法利用门控卷积进行特征提取及无参考图像质量评估引导训练过程，采用伯努利采样从输入图像数据集中选择样本进行训练，并通过平均来自训练网络具有中断的各个实例的生成预测来产生相应结果，实验结果表明所提出的方法在合成和真实世界数据集上实现了最先进的去噪性能，突显了该方法作为各种噪声去除任务的有效性和实用性。

Jul, 2023

本文提出了一种新的自监督去噪框架 Noise2Same，不需要 J - 不变性或额外的噪声模型信息，可在更广泛的去噪应用中使用，实验证明 Noise2Same 在去噪性能和训练效率方面显著优于以往的自监督去噪方法。

Oct, 2020

利用深度卷积神经网络（CNN）开发了一种图像去噪方法：Noise2Inverse，可以应用于线性图像重建算法，无需任何额外的干净或噪声数据，通过利用噪声模型计算多个统计独立的重建来实现训练，该方法在模拟 CT 数据集和现实实验数据集中均显示出优于现有状态下的图像去噪方法和传统重建方法，能够显著降低噪声。

Jan, 2020

该论文提出了一个框架，通过仅依赖噪声图像对而不是噪声 / 清洁图像对，同时训练噪声模型和降噪器，应用于 Noise Flow 架构的训练。结果表明，该框架在噪声合成和密度估计方面优于先前的基于信号处理的噪声模型，并且与其受监督的对手相当，训练的降噪器也被证明显着改进了监督和无监督基线降噪方法，这表明降噪器和噪声模型的联合训练可以显著提高降噪器的性能。

Jun, 2022

本论文提出了训练神经网络进行图像去噪的方法，该方法无需干净训练数据或带噪训练数据。该方法仅需要每个训练样本的单个噪声实现和噪声分布的统计模型，并适用于各种噪声模型，包括具有空间结构的噪声。该模型的表现与需要更多训练数据的其他学习方法相当，且优于传统非学习去噪方法。本文提出了我们的方法对于任意加性噪声的推导，对于特定的高斯加性噪声的改进，以及对于乘性伯努利噪声的扩展。

Oct, 2019

本研究提出了一种名为 Probabilistic Noise2Void 的卷积神经网络训练方法，可用于单一噪声图像的去噪。通过与噪声的合适描述相结合，可以得到每个像素的噪声观测和真实信号的完整概率模型。在各种噪声情况下评估了该方法，应用于公开的显微镜数据集，其表现和有监督的现有方法相当。

Jun, 2019