通道注意力引导的空洞卷积神经网络图像去噪

卷积神经网络是目前相对普遍且去噪性能较好的图像处理方法。传统的深度卷积神经网络（DnCNN）中同一层中的特征通道间的重要程度是平等的,不利于特征的提取。将DnCNN与通道注意力,以及空洞卷积神经网络构成的稀疏块相结合,提出了一种通道注意力引导的卷积神经网络CDNet用于图像去噪。不仅更有效地提取图像复杂背景下的更有用的信息,还降低网络训练的复杂性。对比试验结果表明该网络在不同公开数据集上的PSNR值以及SSIM值都优于其余去噪网络,去噪效果相对较好。