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深度学习在天文图像去噪中的应用

在天文图像处理中，去噪是一个至关重要的步骤。天文图像通常受到各种噪声的影响，如读出噪声、暗电流噪声、热噪声等，这些噪声会严重影响图像的质量和后续的科学分析。传统的去噪方法，如中值滤波、高斯滤波和小波变换等，虽然在一定程度上可以减少噪声，但往往无法完全保留图像的细节和结构。近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了显著的进展，其强大的非线性建模能力和自适应性使其在天文图像去噪中展现出巨大的潜力。

1.深度学习基础

1.1神经网络概述

神经网络是一种受生物神经元启发的计算模型，广泛应用于各种机器学习任务中。一个典型的神经网络