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摘要
与传统的去噪方法相比，基于卷积神经网络的去噪方法有良好的去噪性能，然而此类方法在恢复图像时会产生过平滑伪影导致信息缺失。因此提出了一种基于残差块和多层感知器(MLP)卷积的端到端去噪网络，其由特征提取模块、多路径扩张模块和去噪特征学习模块组成。该网络首先引入特征提取模块来对输入特征进行约束增强处理；然后使用多路径扩张模块捕获局部上下文信息的同时增加感受野；最后利用残差块和MLP卷积进一步捕捉复杂的特征信息以及实现跨通道的信息交互和整合，同时提升模型的泛化能力，以获得高质量的无噪声图像。实验结果表明，所提方法在主观和客观上均具有先进的去噪性能。
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