这是2021cvpr的一篇去噪的文章，讲的是利用神经网络来实现传统模型，把传统算法模型中的一些函数用神经网络代替。
一、模型架构
它提出了一个自适应一致性先验的去噪框架(Adaptive Consistency Prior,ACP),首先给出一致性先验模型：
为了方便讨论将上式改写为：
可以理解这是先将图像x先用线性相似性矩阵W进行滤波，然后拟合偏差（x-Wx)再被I一致约束。
然后他们进行了改进：
提出了本文的自适应一致性先验（ACP）：
得到基于ACP的去噪算法：
然后他们给出一个定理，利用这个定理就可以将（6）简化求解：
到此为止都是一种传统的去噪算法。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44491551/article/details/124079879
Author: Bigwin01
Title: Adaptive Consistency Prior based Deep Network for Image Denoising
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