一种基于深度学习的图像降噪方法及降噪系统

本发明提供一种基于深度学习的图像降噪方法及降噪系统，涉及图像降噪技术领域，通过综合运用多尺度特征提取技术、残差学习模块、特征融合策略以及上下文注意力机制，显著提升了图像降噪的精确度和效率，不仅能够全面捕捉图像中噪声在不同尺度上的分布特性，还通过残差学习模块学习并修正含噪特征，进一步提升了降噪的精确性。同时，特征融合策略有效地整合了各尺度上的特征信息，使得降噪效果更为全面和细致。且上下文注意力机制的引入，使得算法能够自适应地关注图像中的关键区域，从而在降噪过程中更好地保护图像的细节信息，极大地提升了图像质量，为各种应用场景提供了高质量的图像数据。