卷积自编码去噪的原理是通过训练一个自编码网络，使其能够从噪声数据中学习到有效特征，从而恢复出原始数据。 具体来说，降噪自动编码器（Denoising AutoEncoder）通过将原始数据以一定概率分布（通常使用二项分布）去擦除，然后将处理后的结果作为输入的训练数据来训练自编码网络。在训练过程中，网络会计算出与原始数据的误差并进行迭代优化，直到训练出的网络具有较好的性能。 卷积自编码器在处理图像时，通常会将图像划分成多个小的像素块（patch），然后对这些像素块进行卷积处理。例如，一个3 x 3的滤波器可以对一个3 x 3的像素块进行处理，使其变成一个1 x 1的像素块。这种卷积处理可以有效地去除噪声和细节，从而恢复出原始图像。
然而，卷积自编码器也存在一些问题，例如在去噪过程中可能会产生checkerboard patterns等视觉伪影。为了解决这些问题，有人提出了使用Upsample加卷积层的方法进行改进。Upsample有两种常见的方式，一种是nearest neighbor interpolation，另一种是bilinear interpolation。这些方法可以通过对图像进行插值扩展来解决checkerboard patterns等问题。
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