为了增强图像的去噪效果和同时最大限度的保留图像的细节信息，提出了一种有效的图像去噪算法，该算法引入可变形卷积，并与扩张卷积、普通卷积组成“混合稀疏块”来完成主要的去噪任务。采用双重注意力机制，让网络能够关注到更多的重要信息，从而能挖掘到更深层次下的噪声信息；将网络设计成残差结构并在网络深处使用并行结构，以缓解梯度消失、训练缓慢等问题。实验结果证明，该算法与其他去噪算法相比，去噪表现优异且能更好的保留图像细节信息，拥有更高的数据评价指标，体现了更好的鲁棒性。
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