本研究提出了一种新的Prompt-SID框架，旨在降低传统图像去噪方法的成本和时间。该框架利用潜在扩散模型生成结构表示，并结合结构注意力模块，显著提升了去噪效果，尤其在处理不同分辨率图像时展现出强大的适应能力。

图像去噪声是提升图像质量的重要技术，常用方法包括均值滤波、高斯模糊、非局部均值、双边滤波和形态学去噪。每种方法各有优缺点，适用于不同的噪声类型和应用场景。选择合适的去噪方法能有效改善图像处理效果。

本研究提出了一种公平的原始对偶算法框架，解决图像逆问题中的优化模型不足。通过引入平滑项，确保全局收敛并建立收敛速率。实验结果表明，该方法在图像去噪和超分辨率重建方面优于现有技术。

本文介绍了多种基于深度学习的图像去噪和重建方法，特别是在MRI和CT图像处理中。提出的Noise2Inverse方法无需额外数据，显著降低噪声。研究探讨了自监督学习在重建中的应用，提出了新算法，提升了图像质量和重建性能，尤其在高加速情况下表现优异。

本文介绍了一种新的低剂量CT图像去噪方法——结构敏感多尺度生成对抗网络（SMGAN）。该方法通过三维体积信息和不同损失函数的训练，有效保留图像结构与纹理，显著抑制噪声与伪影，优于现有技术，展示了GAN在医学图像处理中的潜力。

本文探讨了卷积神经网络（CNN）在JPEG压缩图像去噪中的应用，提出了新型网络架构和训练方法，显著提升了图像重构质量和去噪性能。研究表明，特定质量因子的训练网络在多种质量范围内表现优异，有效降低了压缩伪影，增强了图像识别能力。

该研究提出了隐式神经表示（INRs）的新框架，包括inr2vec和STRAINER等方法，显著提升了图像去噪和超分辨率等任务的表现。Conv-INR模型展现了更强的表示能力，而SL$^{2}$A-INR则在高频成分捕获方面有所改善，设定了新的性能基准。

本文介绍了一种针对真人照片的图像去噪方法，提出了Darmstadt Noise Dataset数据集，并评估了多种去噪技术。研究表明，新算法NL-Ridge在性能上优于现有技术，并提出选择性融合模块以改善近红外与可见光图像的去噪效果。实验结果显示该方法在多个数据集上表现优异。

本研究改进了总变差去噪方法，提出新模型和算法，有效去除多种噪声，确保解的唯一性和收敛性。实验显示，该方法在去噪质量上优于其他模型，提升了图像处理应用价值。

该研究介绍了多种视频去噪方法，如ViDeNN、RViDeNet和UDVD，利用深度学习技术在不同条件下有效去除噪声。这些新方法在处理效率和性能上优于现有技术，适用于显微镜视频等多种应用场景。

本文探讨了图像去噪和压缩领域的最新研究进展，提出了基于扩散模型和自编码器的创新方法。这些方法通过改进网络架构和超参数调节，显著提升了图像质量和处理效率，尤其在高分辨率图像合成和真实图像修复方面表现优异。

本研究提出了一种新的视网膜图像滤波方法（SGRIF），有效恢复降质图像，提升视杯分割和杯盘比率测量的准确性。通过修改cycleGAN模型解决图像去噪问题，效果优于其他方法。此外，开发了多种网络（如NuI-Go和GFE-Net）用于视网膜图像增强和非均匀照明去除，显著提高了图像质量和处理效率。

本文探讨了隐式神经表示（INRs）在图像压缩和计算机视觉中的应用，提出了Rapid-INR和Conv-INR等创新方法，展示了其在图像去噪、超分辨率和医学成像等任务中的优越性能。研究表明，INRs在资源有限的情况下表现出色，并提出了新的训练框架STRAINER，以提高适应性和信号质量。

本研究探讨了扩散模型在图像恢复任务中的应用，并对当前技术进行了全面回顾。研究发现扩散模型在图像去噪、去模糊和去雾等低级计算机视觉任务中具有潜力，并提供了未来研究方向的实用建议。

本研究旨在解决在低光环境下边缘设备捕获的噪声图像分类和去噪的问题。我们提出了一种新颖的架构，将这两项任务集成在一起，并优化计算效率，从而显著提高了人类对噪声图像的感知能力。该方法在去噪和分类性能上均优于传统设计，具有广泛的应用潜力，如医学成像和监控系统。

本文介绍了多种图像去噪方法，包括使用多层感知器（MLP）和NBNet框架，通过学习噪声模型和特征空间重构，提高了图像降噪性能。此外，提出了基于扩散模型的低光图像增强技术和新的噪声建模框架，展示了其在不同条件下的有效性和准确性。

本文综述了图像去噪领域的监督学习和无监督学习方法，介绍了去噪算法的演变、原理及其局限性，特别关注基于去噪扩散模型的最新进展，强调不同方法在处理噪声时的有效性。

本文介绍了一种基于生成对抗网络（GAN）的图像去噪新方法，结合了Pix2Pix模型和Wasserstein GAN（WGAN-GP），通过条件GAN实现去噪，显著优于传统技术。