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中存在的去除噪声的同时会抹去很多图像原本2基于所述去噪模型的预测图像和目标图像得到特计算所述第一空间特征谱与所述第二空间特征谱的平基于空间特征网络得到所述预测图像的第一空间特基于所述空间特征网络的第一层卷积层的输出结果融合得到所基于所述空间特征网络得到所述目标图像的第二空间特基于所述空间特征网络的第一层卷积层的输出结果融合得到所所述空间特征网络自身的总输出是在最后一层卷积层的输出基础上进行计算得到的，y的第yx代表所述预测图像沿宽度方向xy34[0013]可选的，基于所述去噪模型的预测图像和目标图像得到5基于所述空间特征网络的第一层卷积层的输出结果融合得到所述xxyx代表所述预测图像沿宽x6[0032]图3c是现有技术的方法一作为监督方法训练得到的去噪模型对图3a所示的图像[0033]图3d是现有技术的方法二作为监督方法训练得到的去噪模型对图3a所示的图像[0036]图4c是现有技术的方法一作为监督方法训练得到的去噪模型对图4a所示的图像[0037]图4d是现有技术的方法二作为监督方法训练得到的去噪模型对图4a所示的图像7[0048]S40基于所述预测图像得到正则项，其中，所述正则项用于表征图像的空间平滑[0049]S50所述特征空间损失值、所述梯度损失值和所述正则项通过加权求和得到加权失值的基础上叠加了何种修正方式或者进行了何种计算，都是可以根据实际需要进行设[0053]所述特征空间损失值用于表征图像的特征损失程度，即关注于图像的局部的细8络的第一层卷积层2的输出结果融合得到所述第一空间特征谱；基于所述空间特征网络得理解，所述空间特征网络自身的总输出5是在最后一层卷积层的输出基础上进行计算得到的实施例中，也可以基于所述第二卷积层3或者其他的中间参数进行计算得到所述特征空果仍为一个P*Q的矩阵，矩阵中第j行第k列的元素为第1维～第10维的所述特征谱的第j行[0059]在一实施例中，基于所述预测图像和所述目标图像得到所述梯度损失值的步骤xxyx代表所述预测图像沿宽9x[0068]图4a展示了所述第二测试图像，图4b～4d的内容也可以参考上述描述进行理
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