18年ECCV的文章，中科大做图像处理的组，这篇文章指出目前存在的图像去噪的方法主要有两种：(a) 基于图像内部自相关性的方法，如BM3D；(b) 基于外部样本学习的方法，如DnCNN，但是这两种效果都可以再提升，所以将Boosting用到图像去噪里。整个文章的思路就如下式：
其中，G( )表示某种降噪模型。上式将第n次恢复的图像x(n)与原始带噪声的图像y相加，得到增强的信号作为第n+1次恢复的输入。为了约束各像素的数值，使boosting操作可迭代进行，上式将G( )所得的结果减去x(n)，得到第n+1步的恢复图像x(n+1)。
把G函数里面展开为：
v是原始噪声图像中所含的噪声，u是第n次去噪后的图像中所含的噪声，那么理论上在有效的去噪模型下v >= u的，所以根据Cauchy-Schwarz不等式容易推导出y+xn的信噪比将大于原始输入信号y，这就完成了Boosting的操作。然后如何将这个Boosting结合到CNN中，作者进行了如下的网络设计：
其对应的过程如下式，同最上的公式相比，去除掉了最后的-xn的步骤，将迭代展开成端对端的过程，便于训练。
然后就是正经的网络结构了，D表示扩张卷积，后面的数字是卷积核大小。文章用了整整一章讲述了这四个模型分别是什么，但根据图应该就能看出来，从上到下依次加深复杂度，但是我还真没看出来下图和上面所说的Boosting有什么联系，这不就是res结构么，希望大神不吝赐教。
去噪的结果是比dncnn高了0.3，这点是值得肯定的，所以他的卷积和扩张卷积同步处理再结合的思想是可以借鉴的
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