图像处理中的图像去噪和超分辨率重建是关键任务，本文探讨了这两种技术并提供了深度学习实现的代码示例，利用卷积神经网络（CNN）提升图像质量与细节。
图像处理是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其中底层视觉任务之一是图像去噪和超分辨率重建。本文将介绍这两个技术，并提供相应的源代码示例。
图像去噪是指从带有噪声的图像中恢复出原始图像的过程。图像噪声可以由多种因素引起，如传感器噪声、信号传输中的干扰等。去噪算法的目标是减少或消除噪声，同时保留图像的细节和结构。以下是一个基于深度学习的图像去噪示例代码：
import tensorflow as tf
# 定义图像去噪模型
def denoise_model():
model = tf.keras.Sequential(
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