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為提高快速靈活降噪網(wǎng)絡(luò)（ FFDNET）模型的降噪性能，建立一種噪聲水平估計（NLE）模型，將其預(yù)測的噪聲水平估計值輸入 FFDNET模型中，并以NLE模型作為 FFDNET深度降噪模型的前置模塊，使 FFDNET轉(zhuǎn)換為盲降噪模型。采用淺層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將噪聲信號從噪聲圖像中分離出以得到噪聲映射圖，將噪聲映射圖的標準差作為噪聲水平的初估值。鑒于噪聲水平初估值與真值之間具有強相關(guān)性的特性，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對噪聲水平初估值進行修正。實驗結(jié)果表明，該NLE模型與 FFDNET降噪模型相結(jié)合后，降噪效果總體上與使用真實噪聲水平值的 FEDNET降噪模型接近，在多數(shù)噪聲水平值下，兩者的PSNR值相差小于0.1dB，NLE模型的估計值可以達到與真實噪聲水平值近似的效果，能夠充分發(fā)揮 FFDNET I降噪模型的快速和靈活特性。
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