Denoising Unet（去噪U-Net）是一种基于U-Net架构的深度学习模型，专门用于图像去噪任务。U-Net是一种经典的卷积神经网络结构，因其U形的网络结构而得名，广泛应用于图像分割任务。在图像去噪领域，Denoising Unet通过学习噪声模式和图像内容之间的关系，能够有效地去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和纹理信息。
Denoising Unet通常包含以下几个关键组件：
- 多尺度特征提取：通过设计多尺度特征提取块，扩展接收域并提取更多有用特征。
- 注意力引导滤波器：在去噪过程中引入注意力机制，以增强对重要特征的关注。
- 残差连接：通过残差连接，帮助网络更好地学习噪声和图像内容之间的关系。
- 自适应变形卷积：在某些模型中，如SD-UNet，使用自适应变形卷积来提高去噪性能。
- Swin Transformer层：在一些先进的模型中，如SUNet，使用Swin Transformer层作为基本块，以提高去噪效果。
Denoising Unet的应用场景非常广泛，包括但不限于：
- 高质量图像的生成和增强。
- 远程 sensing 图像的超分辨率任务。
- 低光照图像的去噪。
- 医学图像分割和去噪。
- 地震数据的去噪。
Denoising Unet通过结合多种先进的技术和网络结构，能够有效地去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和纹理信息，从而提高图像质量和视觉感知。
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！