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４２３Ｖｏｌ４２Ｎｏ３
第卷第期计算机应用研究
２０２５３ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＭａｒ．２０２５
年月
一种改进的快速深度图像先验降噪模型
１２，３
，
张睿程晓慧
（１．，２１４０００；２．，３３００４４；３．
无锡商业职业技术学院江苏无锡南昌理工学院计算机信息工程学院南昌南
，３３００３１）
昌大学数学与计算机学院南昌
：，
摘要相较于有监督深度降噪模型仅利用给定的噪声图像本身就能完成降噪任务的无监督深度图像先验
（ｄｅｅｐｉｍａｇｅｐｒｉｏｒ，ＤＩＰ）（ｄａｔａｂｉａｓ），。，ＤＩＰ
降噪模型没有数据偏向问题具有更好的泛化能力然而降噪模型较长
。，
的迭代训练步数导致其在执行效率方面仍有较大提升空间为此提出了一种改进的增速深度图像先验降噪模
（ｉｍｐｒｏｖｅｄａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄｄｅｅｐｉｍａｇｅｐｒｉｏｒｂａｓｅｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇｍｏｄｅｌ，ＩＡＤＩＰ）。，
型首先使用多个主流有监督降噪模型处
，（）。，
理输入的噪声图像得到多个互补的初步降噪图像称为预处理图像其次以预处理图像作为网络输入并同
ＤＩＰ，ＤＩＰ４ＵＮｅｔ
时将预处理图像和噪声图像共同作为目标图像以降低网络映射难度为将默认的层骨干网络
１，。，ＩＡＤＩＰ，
简化为层结构打下基础从而大量减少迭代更新网络参数的计算代价最后在无监督迭代训练中提
，
出一种采用下采样技术实现的伪有参考图像质量度量并基于该度量监控迭代过程中网络输出图像的图像质
，。，ＩＡＤＩＰ
量适时终止迭代训练以实现自动早停并确保网络输出图像的图像质量当迭代终止时网络输出图像
。：
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