ECNDNet: 增强型CNN在图像去噪中的应用(CAAI Transactions on Intelligence Technology...)

简介：
本文介绍了一种名为ECNDNet的新模型，该模型通过改进卷积神经网络（CNN）架构，在图像去噪领域取得了显著成果。文章发表于《CAAI Transactions on Intelligence Technology》期刊上。 田春伟、徐勇、费伦克、王俊谦、文杰和罗楠发布了一种增强型CNN用于图像去噪的方法，并在2019年的《CAAI Transactions on Intelligence Technology》上发表了相关论文。该方法使用Pytorch实现。ECNDNet的代码由Profillic（提供大量机器学习模型和代码集合）收集，采用的是Python 2.7版本。 依赖关系包括： - pyTorch (>=0.4) - 火炬视觉 - Python版OpenCV - HDF5 对于测试ECNDNet，在噪声级别为15时可以运行以下命令： ``` python test.py --num_of_layers 17 --logdir sigma15/ --test_data Set68 --test_noiseL 15 ```