本文介绍了图像去噪研究的最新进展，重点关注基于卷积神经网络 (CNN) 的方法。作者讨论了 CNN 去噪方法的不同架构和技术，包括 U-Net、DnCNN 和 RED-Net 等。他们还强调了训练数据集和评测指标在开发有效图像去噪模型中的重要性。文章总结了 CNN 在图像去噪领域的最新进展，并提出了未来研究方向，例如利用注意力机制和对抗训练来进一步提升去噪性能。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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