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本发明公开了一种基于噪声水平估计的图像降噪的方法，以特征降维与卷积神经网络为基础，本发明的噪声水平估计模块具有估计准确和计算效率高的优点，在先行估计出噪声水平后再进行降噪，克服了常用的FFDNet等模型严重依赖先验参数的问题，并且将FFDNet模型的连续卷积部分替换为了密集连接块，大大提升了模型的特征提取能力。

在先行估计出噪声水平后再进行降噪，克服了常用的FFDNet等模型严重依赖先验参数的问题，并且将FFDNet模型的连续卷积部分替换为了密集连接块，大大提升了模型的特征提取能力。

在先行估计出噪声水平后再进行降噪，克服了常用的FFDNet等模型严重依赖先验参数的问题，并且将FFDNet模型的连续卷积部分替换为了密集连接块，大大提升了模型的特征提取能力。

通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。