研究目的
提出一种新的生成对抗网络用于纹理保持的图像去噪，旨在通过保留更多纹理细节和减少人工伪影来提升去噪性能。
研究成果
所提出的基于生成对抗网络（GAN）的方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标上实现了卓越的去噪性能，能有效保留纹理细节，并较现有方法产生更优的视觉效果，证明了对抗训练与多尺度特征提取的有效性。
研究不足
该方法仅在带有高斯噪声的LSUN数据集上进行了测试；可能无法推广到其他噪声类型或数据集。计算需求（例如GPU内存）可能会成为实时应用的制约因素。
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[IEEE 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 中国西安(2018.11.7-2018.11.10)] 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 一种用于纹理保持图像去噪的新型生成对抗网络
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[IEEE 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 中国西安(2018.11.7-2018.11.10)] 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 一种用于纹理保持图像去噪的新型生成对抗网络
DOI：10.1109/IPTA.2018.8608126
出版年份：2018
更新时间：2025-09-22 22:37:11
摘要：
本文提出了一种用于图像去噪的新型生成对抗网络（GAN）。该GAN采用新型生成器网络，以含噪图像为输入生成去噪图像，整个网络通过新设计的损失函数进行训练，该损失函数用于表征干净图像与去噪图像的数据分布距离。基于定量与定性评估标准，我们将本方法与其他去噪方法进行对比，结果表明本方法具有优越性。
作者：
Qu ZhiPing，Zhang YuanQi，Sun Yi，Lin XiangBo
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