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摘要
基于深度学习的去噪技术，通过考虑视觉伪影和整体平滑噪声，提高了图像的质量.然而，它们很少涉及边缘细节的恢复.为此，本文提出了一种基于双域信息的深度残差网络去噪模型，利用小波域信息与空间域信息的融合来扩展网络学习信息，通过在激活单元内引入多尺度学习和空洞卷积，以此提取图像特征，并减少了网络参数.为了进一步改善去噪结果，结合小波域损失和空间域损失构造联合损失函数，使得网络获取更多的边缘与细节.实验结果表明，本文提出的方法不仅可以有效去除图像噪声，而且可以更好地恢复图像纹理细节，在主观和客观评价中均获得了更好的结果.
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