基于 CNN 自编码图像去噪的影响评估在图像分类任务上
本文介绍一种使用卷积层构建的去噪自编码器进行医学图像去噪的方法，通过少量样本的训练，可以高效地去除医学图像噪声。同时，本文提出了将异构图像进行合并来提高训练样本的可行性，并成功地实现了最简单的网络重构高噪声医学图像的效果。
Aug, 2016
使用生成网络和自编码器对带有噪声的图像进行去噪，当给定一个 $k$ 维码时，自编码器能将噪声能量减小到 $O (k/n)$，并且使用一个梯度算法的生成模型能将噪声能量降低到 $O (k/n)$。
May, 2018
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
本研究提出一种基于自监督学习的全卷积深度自编码器，通过利用不同视角下的多个场景生成的多视点数据，结合深度和颜色信息，在训练期间去除噪声，在推理期间仅利用深度信息，有效地提高深度去噪效果。
Sep, 2019
本文提出了基于生成模型的感知图像超分辨率方法，结合变分自编码器实现了联合降噪和超分辨率，使用条件生成对抗网络实现了具有良好视觉效果的图片超分辨率，并通过实验验证了该方法的有效性。
Apr, 2020
本文对深度学习在图像去噪中的应用进行了比较研究，区分了不同类型的卷积神经网络的使用场景，比较了不同方法在公共图像去噪数据集上的表现，并指出了未来研究的挑战和方向。
Dec, 2019
本文通过对不同应用的合成和真实世界数据集中的各种去噪方法进行比较，旨在调查现有去噪技术的适用性，并从数量度量、视觉效果、人工评分和计算成本等四个不同角度对其进行评估，我们实验的结果显示，除了 DNN 模型表现出的物体检测和许多关键点检测方面的性能令人印象深刻以外，传统去噪器显示出代表性的有效性和效率以及同样良好的去噪表现，我们也讨论了现有技术的缺点和可能的扩展。
Apr, 2023
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