用于去除椒盐噪声的中值层卷积神经网络

我们提出了一种具有新型层——中值层（median layer）的深度全卷积神经网络，用于恢复受到椒盐噪声（salt-and-pepper noise）污染的图像。中值层对所有特征通道简单地执行中值滤波操作。通过将这种类型的层添加到一些广泛使用的全卷积深度神经网络中，我们开发了一个端到端的网络，该网络能够在不进行任何复杂的预处理任务的情况下去除极高水平的椒盐噪声，这与现有的所有关于椒盐噪声去除的文献不同。实验结果表明，在简单的全卷积网络中插入中值层并使用L2损失函数可以显著提高信噪比。定量比较证明，我们的网络在有限的训练数据下优于现有最先进的方法。源代码已公开发布以供评估和使用（https://github.com/llmpass/medianDenoise）。