基于UNET模型的图像去噪算法优化研究

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摘要：文中运用了卷积神经网络结合照亮每一处黑暗（Lighting Every Darkness，LED） 策略处理图像去噪，基于U-Net模型引入了重新参数化噪声去除模块（Reparameterized Noise Removal，RepNR） ，以提升去噪及泛化能力。经过虚拟相机采样合成噪声图像预训练与目标相机少量图像微调后，系统可快速部署于特定相机中。（剩余8989字）

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