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针对传统图像去噪网络的恢复图像存在纹理和条纹不清晰的问题,提出基于无参注意力机制和特征融合的图像去噪网络 NAFDNet。 该网络包括普通卷积层、注意力特征提取模块和特征融合增强模块。 首先,利用普通卷积层提取的浅层特征作为全局特征。 接着,在注意力特征提取模块中,网络通过混合空洞卷积组和普通卷积相结合,提取特征,针对提取的特征引入无参注意力机制,关注特征图中具有丰富纹理和细节信息。 特征融合增强模块利用两个 1 ×1 卷积,分别学习全局特征图和局部特征图的权重,与对应特征图相乘后相加,获得更为健壮的融合特征。 实验结果表明:NAFDNet 算法在 Set12 测试集上具有较好的客观指标,并且去噪图像具有更清晰的边缘以及纹理特征。

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《基于无参注意力和特征融合的图像去噪算法》

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文件号：057722

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