DnCNN & Deep Edge-Aware Filt

DnCNN

• 应用：利用CNN网络来完成图像去噪声。
• 网络结构：由三个大部分组成：
  • 第一部分：Conv (3x3x64) + ReLu
  • 中间部分：Conv (3x3x64x64) + BN + ReLu
  • 最后部分：Conv (3x3x64)
  • 每一层都zero padding，使得每一层的输入输出图像尺寸一致。
• 数据准备：
  输入图像大小：40 x 40，128个Patch，每个Patch包含1600个样本。
  Label 图像大小：与输入图像大小一致，为相应图像的高斯噪声图像。

Deep Edge-Aware Filters

• 应用：利用CNN网络来对图像进行保边滤波。
• 网络结构：三层网络结构：
  • 第一层：16x16x512
  • 第二层：1x1x512
  • 第三层：8x8
• 数据准备：
  输入图像大小：64x64x3，为64x64图像求取x或者y方向上的边缘，输入图像经过了旋转，所以只取x或者y方向，任意一个即可。
  Label图像大小：64x64x3，为输入图像经过保边滤波后的图像。