本文介绍了一种新的变分推断方法——变分去噪网络（VDN），该方法将噪声估计与图像去噪结合在贝叶斯框架中。VDN利用深度神经网络参数化的后验分布，能够有效去除真实场景中的复杂噪声，实验结果表明其在盲图像去噪方面表现优越。

本文介绍了一种新的变分推断方法VDN，将噪声估计和图像去噪综合到一个贝叶斯框架中。使用深度神经网络参数化的近似后验条件于输入的图像和噪声方差的潜变量，提供具有显式参数形式的后验分布，可用于自动噪声估计的盲图像去噪。该方法在盲图像去噪方面具有优越性。