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為提高快速靈活降噪網絡（ FFDNET）模型的降噪性能，建立一種噪聲水平估計（NLE）模型，將其預測的噪聲水平估計值輸入 FFDNET模型中，并以NLE模型作為 FFDNET深度降噪模型的前置模塊，使 FFDNET轉換為盲降噪模型。采用淺層卷積神經網絡模型將噪聲信號從噪聲圖像中分離出以得到噪聲映射圖，將噪聲映射圖的標準差作為噪聲水平的初估值。鑒于噪聲水平初估值與真值之間具有強相關性的特性，應用BP神經網絡模型對噪聲水平初估值進行修正。實驗結果表明，該NLE模型與 FFDNET降噪模型相結合后，降噪效果總體上與使用真實噪聲水平值的 FEDNET降噪模型接近，在多數噪聲水平值下，兩者的PSNR值相差小于0.1dB，NLE模型的估計值可以達到與真實噪聲水平值近似的效果，能夠充分發揮 FFDNET I降噪模型的快速和靈活特性。
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