Com a expansão contínua das aplicações de processamento de imagens em diversos campos emergentes, a remoção de ruído sal e pimenta de alto desempenho ainda é uma tarefa desafiadora. Este artigo propõe um método de remoção de ruído sal e pimenta que combina o treinamento de uma máscara de ruído com um mecanismo de busca do vizinho mais próximo. Primeiro, é construída uma rede neural leve com 9 camadas convolucionais para gerar uma máscara de ruído de alta qualidade. Em seguida, de acordo com os resultados da marcação dos pontos de ruído na máscara de ruído, os pixels normais não são processados, e os valores de escala de cinza dos pontos de ruído são substituídos pelos dos pixels normais mais próximos por meio do mecanismo de busca do vizinho mais próximo. Este artigo propõe uma rede neural convolucional leve para a marcação dos pontos de ruído. Ao reduzir a profundidade da rede, as convoluções convencionais são substituídas por convoluções separáveis em profundidade nas camadas intermediárias, reduzindo significativamente a complexidade computacional e o número de parâmetros. Além disso, é proposto um método de remoção de ruído baseado no mecanismo de busca do vizinho mais próximo, melhorando o desempenho da remoção de ruído. Os resultados experimentais mostram que a complexidade computacional da rede proposta é reduzida em uma ordem de magnitude em comparação com redes tradicionais, e a taxa de erro da máscara de ruído treinada é reduzida em 94,79%, 94,79% e 83,65% em comparação com a marcação de pontos extremos, a marcação média e a marcação de blocos de imagens de valores extremos, respectivamente. Além disso, a relação sinal-ruído de pico das imagens pós-remoção de ruído melhorou 2,53% em comparação com métodos tradicionais baseados em redes neurais convolucionais, e a perda de informação foi reduzida em 6,76%. Este artigo é o primeiro a aplicar uma rede neural convolucional leve para remoção de ruído sal e pimenta, reduzindo a complexidade da rede e melhorando o desempenho da remoção de ruído.

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