一种图像去噪算法的创新是基于深度学习的方法。传统的图像去噪算法通常基于统计学方法或滤波器方法，但是这些方法往往在复杂噪声和大幅度噪声下效果不佳。而基于深度学习的图像去噪算法可以通过训练神经网络来学习图像中的噪声和信号之间的复杂关系，从而更准确地去除噪声。
具体来说，可以使用卷积神经网络（CNN）来构建一个端到端的图像去噪模型。该模型可以将噪声图像作为输入，经过多层卷积和池化操作后输出去噪后的图像。通过大量的训练数据，可以训练出一个效果很好的图像去噪模型，可以有效处理各种类型和程度的噪声。
此外，还可以结合传统的图像去噪方法和深度学习方法，设计出更加鲁棒和高效的图像去噪算法。例如，可以先使用传统的滤波器方法去除一部分噪声，然后再通过深度学习模型进一步去除剩余的噪声，从而提高整体的去噪效果。
总的来说，基于深度学习的图像去噪算法在处理复杂噪声和大幅度噪声时具有更好的效果，可以为图像处理领域带来更大的创新。
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