计算机应用

作者：梁震远, 江松林, 朱松豪

单位：1.南京邮电大学 自动化学院、人工智能学院，南京 210023；2.闽西职业技术学院 城乡建筑学院，福建 龙岩 364021

关键词：图像去噪,自监督学习,盲环网络,随机恢复掩码,双约束损失函数

基金：国家自然科学基金资助项目(62001247)

现有的基于盲点网络的自监督图像去噪方法常因为网络结构的限制，导致图像信息的严重损失。为解决这一问题，首先，提出一种自监督图像去噪方法，通过将传统的盲点网络改进为盲环网络（BRN），进一步降低噪声的空间相关性；其次，针对传统掩码策略导致图像信息丢失的问题，提出一种随机恢复掩码（RRM）策略，在减少信息损失的同时，增强去噪结果的细节信息；最后，提出一种双约束损失函数，在防止模型过度拟合的同时，有效保留图像的重要信息。实验结果表明，相较于次优的基于BRN的自监督图像去噪方法，所提方法在SIDD验证数据集上的峰值信噪比（PSNR）提高了0.17 dB，结构相似性（SSIM）提高了0.007，图像块感知相似度（IPPS）降低了0.006，验证了所提方法具有优越的去噪性能。

来源：2025年第10期

《计算机应用》期刊编辑部

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