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Deep unfolding multi-scale regularizer network for image denoising

Computational Visual Media 2023年第2期9卷 335-350页

作者： Jingzhao Xu Mengke Yuan Dong-Ming Yan Tieru Wu School of Mathematics Jilin UniversityChangchun 130012China National Laboratory of Pattern Recognition Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China.

Existing deep unfolding methods unroll an optimization algorithm with a fixed number of steps,and utilize convolutional neural networks(CNNs)to learn data-driven ***,their performance is limited for two main ***,priors learned in deep feature space need to be converted to the image space at each iteration step,which limits the depth of CNNs and prevents CNNs from exploiting contextual ***,existing methods only learn deep priors at the single full-resolution scale,so ignore the benefits of multi-scale context in dealing with high level *** address these issues,we explicitly consider the image denoising process in the deep feature space and propose the deep unfolding multi-scale regularizer network(DUMRN)for image *** core of DUMRN is the feature-based denoising module(FDM)that directly removes noise in the deep feature *** each FDM,we construct a multi-scale regularizer block to learn deep prior information from multi-resolution *** build the DUMRN by stacking a sequence of FDMs and train it in an end-to-end *** results on synthetic and real-world benchmarks demonstrate that DUMRN performs favorably compared to state-of-theart methods.

关键词： image denoising deep unfolding network multi-scale regularizer deep learning

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