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一種圖像去噪算法的創新是基于深度學習的方法。傳統的圖像去噪算法通常基于統計學方法或濾波器方法，但是這些方法往往在復雜噪聲和大幅度噪聲下效果不佳。而基于深度學習的圖像去噪算法可以通過訓練神經網絡來學習圖像中的噪聲和信號之間的復雜關系，從而更準確地去除噪聲。
具體來說，可以使用卷積神經網絡（CNN）來構建一個端到端的圖像去噪模型。該模型可以將噪聲圖像作為輸入，經過多層卷積和池化操作后輸出去噪后的圖像。通過大量的訓練數據，可以訓練出一個效果很好的圖像去噪模型，可以有效處理各種類型和程度的噪聲。
此外，還可以結合傳統的圖像去噪方法和深度學習方法，設計出更加魯棒和高效的圖像去噪算法。例如，可以先使用傳統的濾波器方法去除一部分噪聲，然后再通過深度學習模型進一步去除剩余的噪聲，從而提高整體的去噪效果。
總的來說，基于深度學習的圖像去噪算法在處理復雜噪聲和大幅度噪聲時具有更好的效果，可以為圖像處理領域帶來更大的創新。
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