基于残差学习与卷积神经网络的图像去噪方法研究文献综述

图像去噪是图像处理领域中一项基础且关键的技术，其目标是从被噪声污染的图像中恢复出原始的清晰图像。

随着数字图像在采集、传输和存储过程中噪声污染的不可避免性，图像去噪技术在医学影像、遥感图像分析、视频监控等领域发挥着至关重要的作用。

近年来，深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的快速发展，为图像去噪提供了新的思路和方法。

残差学习作为一种深度学习架构，通过引入跳跃连接，有效解决了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，在图像去噪领域展现出巨大潜力。

本文将从图像去噪的研究背景和意义出发，对传统图像去噪方法和基于深度学习的图像去噪方法进行概述，并重点探讨基于残差学习和卷积神经网络的图像去噪方法。

此外，本文还将分析和比较不同方法的优缺点，并对未来的研究方向进行展望。

关键词：图像去噪；残差学习；卷积神经网络；深度学习；图像处理

图像去噪，顾名思义，即去除图像中存在的噪声。

它是图像预处理和恢复的重要环节，旨在提高图像质量，为后续的图像分析、识别和理解等任务奠定基础。

图像在生成、获取、传输和存储等过程中，由于受到各种因素的影响，例如传感器热噪声、光线不足、传输信道干扰等，不可避免地会引入噪声。