GIADNet: Gradient Inspired Attention Driven Denoising Network

2025-08-25

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.image.2025.117399

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摘要

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• 感知梯度去噪：整合图像梯度以克服CNN去噪的局限性。 • 多尺度注意力机制：通过跨尺度的卷积注意力实现更丰富的特征学习。 • 性能优越性：在准确性和细节保留方面超越当前最佳水平。 • 消融实验验证：模块级研究证实了GIADNet设计的有效性。

Keyword:

Gradient-Aware Denoising

Multi-Scale Attention Mechanism

Image Denoising

Convolutional Neural Networks

Ablation Study