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在图像去噪领域，现有深度学习网络存在模型复杂或性能不足等问题。研究人员开展双分支残差稀疏网络（DRSNet）的研究，该网络具有串行 - 并行结构。结果显示其去噪性能优异且复杂度适中，为移动设备图像去噪提供了更好选择。
在如今这个 “人人都是摄影师” 的时代，手机、相机等设备让我们能够轻松记录生活中的每一个精彩瞬间。然而，恼人的噪声却常常破坏这些美好画面，给图像质量大打折扣。从专业的摄影领域到日常的手机拍照，图像去噪都成为了提升图像品质的关键一环。
传统的图像去噪方法，像块匹配和 3D 滤波（BM3D）这类算法，虽然在一定程度上能够去除噪声、保留图像细节，但它们往往有着参数数量大的局限，在实际应用中受到诸多限制。随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的去噪模型崭露头角。这些模型通过学习图像中复杂的特征和模式，减少了对超参数的依赖，推理速度也更快，在去噪效果上超越了传统方法。比如去噪卷积神经网络（DnCNN），它能有效捕捉图像去噪过程中的残差信息；还有快速灵活去噪网络（FFDNet），以较低的计算成本和较小的模型尺寸实现了高效的图像去噪。
不过，深度学习网络也并非完美无缺。较大的网络模型虽然去噪效果出色，但运行时间长、占用内存大，对硬件设备要求极高，这使得它们在一些资源受限的场景中难以施展拳脚；而较小的网络模型虽然运行速度快、占用空间小，却又存在去噪性能不足的问题。如何找到一个既能保证优秀去噪性能，又具有较低复杂度的网络模型，成为了研究人员亟待攻克的难题。
为了解决这一困境，来自北京科技大学自动化与电气工程学院和华北电力大学自动化学院的研究人员开展了深入研究，他们提出了一种全新的双分支残差稀疏网络（DRSNet）。这项研究成果发表在了《Digital Signal Processing》上，为图像去噪领域带来了新的突破。
研究人员在构建 DRSNet 模型时，采用了两项关键技术。一是串行 - 并行结构，这种独特的结构不同于传统的仅依赖串行或并行结构的卷积神经网络（CNNs），它能同时进行深度和广度搜索，从而获取更全面的图像特征信息，像图像的结构和纹理细节等都能被有效捕捉，大大提升了模型的去噪性能。二是提出了两个创新模块，即残差稀疏块（RSB）和注意力引导残差稀疏块（ARSB）。这两个模块运用了混合扩张卷积和残差连接技术，不仅克服了标准卷积感受野有限、参数多易过拟合的缺点，还解决了扩张卷积计算效率低的问题，实现了网络深度和广度的平衡。
研究结果
- 网络结构设计优势：DRSNet 由两个不同的分支子网组成，分别是残差稀疏块（RSB）子网和注意力引导残差稀疏块（ARSB）子网。每个子网都包含五个稀疏块，并通过下采样和上采样操作相连，这样的设计能够从局部细节到全局上下文捕捉多尺度信息。例如，在处理含有复杂纹理的图像时，网络能够精准地聚焦到纹理细节处，去除噪声的同时保留纹理特征，使去噪后的图像更加清晰、自然。
- 去噪性能卓越：通过一系列实验对比，结果表明 DRSNet 在去噪性能上表现优异。与其他现有模型相比，它能够在去除噪声的同时，更好地保留图像的细节信息，提升图像的视觉质量。在面对不同程度噪声污染的图像时，DRSNet 都能稳定地输出高质量的去噪图像，无论是在结构纹理的还原还是噪声抑制方面都展现出了强大的能力。
- 模型复杂度适中：DRSNet 模型的参数数量较少，计算复杂度处于中等水平。这意味着它在保证优秀去噪性能的同时，对硬件设备的要求较低，非常适合像无人机这类移动设备的图像去噪需求，在实际应用场景中具有很大的优势。
研究结论与讨论
双分支残差稀疏网络（DRSNet）为图像去噪提供了一种全新且高效的解决方案。它通过独特的串行 - 并行结构以及创新的残差稀疏块（RSB）和注意力引导残差稀疏块（ARSB）模块，成功地在去噪性能和模型复杂度之间找到了平衡。这种平衡对于实际应用至关重要，特别是在资源受限的移动设备领域，DRSNet 能够为用户带来更好的图像去噪体验，提升图像的质量和可用性。
此外，DRSNet 的成功构建也为后续的图像去噪研究提供了新的思路和方向。它证明了通过巧妙的网络结构设计和模块创新，可以在不增加过多计算负担的前提下，显著提升模型的性能。未来的研究可以在此基础上进一步优化网络结构，探索更多的应用场景，比如在医学图像去噪、卫星图像去噪等领域，发挥 DRSNet 更大的价值，为图像去噪技术的发展注入新的活力。
