摘要

现有的图像去噪方法由于受到模型结构的局限，导致网络主要关注局部像素间的关联

性，从而使网络对全局信息的捕获能力受限。目前多数去噪方法力求去噪效果的最优化，

难以在去除噪声与细节保留之间取得平衡。此外，在处理分布复杂的真实噪声时，仅仅依

赖单一尺度的结构难以实现对特征的全面捕捉和准确表达。针对上述问题，提出一种特征

细化和多尺度注意力相结合的图像去噪网络(Transformer-basedFeatureRefinementand

Multi-scaleAttentionImageDen