#深度学习图像去噪发展概述
由于深度学习，特别是卷积神经网络(CNN)在图像识别等领域取得了较好的成果，近年来，基于深度学习的图像去噪方法也被提出并得到了发展。2008年，Viren Jain等提出用CNN处理自然图像的去噪问题[21]，得到了与常规方法(如小波变换和马尔可夫随机场)相近或更优的结果。并说明了特定形式的CNN可以被视为图像去噪的马尔可夫模型推断的结果的一种近似，但是神经网络模型可以避免了马尔可夫模型在概率学习和推断过程中的计算困难，从而降低了计算的复杂度。在训练神经网络的过程中为了更加快速和准确的收敛，采取了逐层训练的方法。该方法网络结构如下图所示：
图2.1 Viren Jain等的图像去噪卷积神经网络模型(CN1和CN2区别于训练集的不同)
该网络由四个隐含层组成，每个隐含层含有24个特征通道，每一个特征通道都与8个随机选择的上一层的特征通道相连接。该网络的卷积核大小为5×5，网络的损失函数为带噪图像经过神经网络去噪后的恢复图像和真实图像的误差平方和，即：。除了对噪声已知的情况进行训练和去噪，作者还测试了噪声未知情况下的去噪情况，将在σ=[0,100]的范围内随机变化的不同水平的噪声加入真实图像，并进行训练，此时将隐含层设置为5层，相对于传统方法也取得了较好的效果。
2012年，Xie等利用栈式去噪自编码器(stacked denoising auto-encoder)进行图像去噪以及图像修复(image inpainting)[22]，其网络结构为多层的全连接网络，如图2.2所示。
图2.2 栈式
