《表5 本文算法在50幅BSD图像上预测值与真值之间的均方根误差》

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《采用训练策略实现的快速噪声水平估计》

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为了进一步验证改进算法的泛化能力，对第2个测试集中的测试图像添加不同于训练模型阶段中施加的噪声水平的高斯噪声（即7.5，17.5，37.5，57.5，77.5，97.5）进行测试。本文算法的预测结果与真实噪声水平值之间的均方根误差如表5所示。从表5可以看出:本文算法的预测准确性在部分噪声水平值上比表4有所下降，均方根误差平均值也有少许提高，主要原因在于:1)参加测试的噪声水平值并未在训练数据集中出现；2)BSD图像库中的图像主要为纹理图像，图像细节非常丰富，给预测模型带来了一定困难。但总体而言，本文算法仍然表现出了较好的鲁棒性。