GeoBrain/random-noise-attenuation

Random Noise Suppression Benchmark

Deep-learning-based random-noise attenuation on pre-stack seismic shot gathers, using SEG C3 synthetic data and synthetic Gaussian / Poisson noise injection.

Task

Given a clean shot gather, the benchmark first injects synthetic random noise at a specified SNR, then trains a model to directly reconstruct the clean signal:

denoised = model(noisy_input)

This is a paired regression task with clean-target supervision. Most models directly predict the clean gather. The DDPM variant predicts diffusion noise during training and reconstructs the clean gather through reverse sampling at evaluation / inference time.

Dataset

• Source: SEG C3 pre-stack synthetic data
• Current training volume: SEG_45Shot_shots1-9.sgy
• Geometry: 201 traces per shot, time sampling interval dt = 2 ms
• Split: Shot-level sequential 7:1:1
  • 7 training shots
  • 1 validation shot
  • 1 held-out test shot

Synthetic Noise Settings

• Noise kinds: gaussian, poisson
• Default sweep in training / inference scripts: SNR = -5, 0, 5 dB
• Noise injection: per-shot variance-controlled synthetic corruption
• Reproducibility: noise generation is seeded from experiment.seed

Model Architectures

• UNet (unet): classic encoder-decoder with skip connections. Base channels: 32, depth: 4.
• ResUNet (res_unet): U-Net with residual blocks. Base channels: 32, depth: 4.
• DnCNN (dncnn): residual denoising CNN with 17 layers and 64 feature channels.
• Attention UNet (atten_unet): U-Net with attention gates. Base channels: 32, depth: 4.
• DDPM (ddpm): standard conditional denoising diffusion probabilistic model with reverse sampling from Gaussian noise to the clean shot gather.
• SCRN (SCRN): Swin Transformer convolutional residual network adapted to the same random-noise benchmark pipeline.

Preprocessing

• Amplitude correction: spherical divergence correction is skipped by default
• Normalization: max_abs, per-shot
• Patching: overlapping 2D patches of size 128 x 256 (trace x time)
• Patch overlap: 50%

Training uses patched shot gathers. Inference reloads the raw volume, applies inference.shot_split, injects synthetic noise, runs patch-based reconstruction, and inverse-normalizes outputs for visualization.

Repository Structure

scripts/random_noise_suppression/
|- train_denoise_unet.sh
|- train_denoise_res_unet.sh
|- train_denoise_dncnn.sh
|- train_denoise_atten_unet.sh
|- train_denoise_ddpm.sh
|- train_denoise_SCRN.sh
|- inference_denoise_unet.sh
|- inference_denoise_res_unet.sh
|- inference_denoise_dncnn.sh
|- inference_denoise_atten_unet.sh
|- inference_denoise_ddpm.sh
|- inference_denoise_SCRN.sh
`- run_all_random_noise_models.sh

configs/random_noise_suppression/
|- denoise_unet.yaml
|- denoise_res_unet.yaml
|- denoise_dncnn.yaml
|- denoise_atten_unet.yaml
|- denoise_ddpm.yaml
`- denoise_SCRN.yaml

Each experiment directory is named by model, noise kind, SNR, and seed, for example:

random_noise_unet_base_gaussian_snr5_seed42/
random_noise_dncnn_base_poisson_snr0_seed43/
random_noise_ddpm_base_gaussian_snrneg5_seed44/

Training Details

Shared benchmark defaults:

Hyperparameter	Value
Loss	MSE
DDPM note	trains on diffusion-noise prediction and validates clean reconstruction after reverse sampling
Optimizer	AdamW (lr=1e-4, weight_decay=1e-5)
Scheduler	Cosine annealing (min_lr=1e-6)
Epochs	200
Gradient clipping	1.0
Seeds	42, 43, 44 by default in shell sweeps
Batch size	192 in current YAML defaults

Usage

Train One Model Family

bash scripts/random_noise_suppression/train_denoise_unet.sh

or

bash scripts/random_noise_suppression/train_denoise_ddpm.sh

Each training shell script sweeps:

• noise kind
• SNR
• seed

by rewriting a temporary YAML config before calling torchrun.

Run Inference

bash scripts/random_noise_suppression/inference_denoise_unet.sh

Inference outputs:

• per-shot metrics CSV
• summary JSON
• visualizations
• optional .npy files
• multi-seed mean/std aggregation JSON

Run All Model Families

bash scripts/random_noise_suppression/run_all_random_noise_models.sh

Current total-run script executes:

1. unet
2. dncnn
3. res_unet
4. atten_unet
5. ddpm

Each model is trained first, then its inference sweep is launched immediately after training finishes.

Inference Outputs

For each experiment, the inference directory typically contains:

inference/
|- inference.log
|- metrics_per_shot.csv
|- metrics_summary.json
|- visualizations/
`- npy/                    # only when save_npy=true

Metrics

The benchmark reports:

• snr
• psnr
• ssim
• mae
• mse
• rmse

for three groups:

• noisy: noisy input vs clean target
• denoised: model prediction vs clean target
• delta: denoised - noisy

Metrics are computed in the normalized domain. Saved visualization outputs are inverse-normalized back to the original amplitude domain.

Notes

• This benchmark injects synthetic random noise once per experiment before patch extraction; it is not an epoch-wise dynamic noise augmentation setup.
• Shot-level inference uses the held-out test shot defined by inference.shot_split.
• Batch size and patch size may need adjustment for memory-heavy models such as DnCNN and DDPM.

References

• Ronneberger et al., U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, MICCAI 2015
• He et al., Deep Residual Learning for Image Recognition, CVPR 2016
• Zhang et al., Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising, IEEE TIP 2017
• Ho et al., Denoising Diffusion Probabilistic Models, NeurIPS 2020
• Song et al., Denoising Diffusion Implicit Models, ICLR 2021
• Oktay et al., Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas, MIDL 2018
• Gao et al., Swin Transformer for simultaneous denoising and interpolation of seismic data, Computers and Geosciences 2024
• SEG C3 Velocity Model: https://wiki.seg.org/wiki/C3

Results

Mean +- std over available seeds, computed from *_seed_stats/metrics_summary_mean_std.json. Metrics are reported in the normalized domain. Raw (noisy) is the synthetic noisy input before denoising.

Gaussian Noise

SNR -5 dB

Method	Parameters (M)	SNR	PSNR	SSIM	MAE	MSE	RMSE	EB_WSE_MEDIUM_40_70_NE	EB_WSE_MEDIUM_40_70_SNR	EB_WSE_STRONG_70_100_NE	EB_WSE_STRONG_70_100_SNR	EB_WSE_VERY_WEAK_5_20_NE	EB_WSE_VERY_WEAK_5_20_SNR	EB_WSE_WEAK_20_40_NE	EB_WSE_WEAK_20_40_SNR	FB_FRE_HIGH_ENERGY_RATIO	FB_FRE_HIGH_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_HIGH_NE	FB_FRE_HIGH_SNR	FB_FRE_LOW_ENERGY_RATIO	FB_FRE_LOW_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_LOW_NE	FB_FRE_LOW_SNR	FB_FRE_MID_ENERGY_RATIO	FB_FRE_MID_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_MID_NE	FB_FRE_MID_SNR	FB_FRE_VERY_HIGH_ENERGY_RATIO	FB_FRE_VERY_HIGH_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_VERY_HIGH_NE	FB_FRE_VERY_HIGH_SNR
Raw (noisy)	-	-5.0001+-0.0015	19.6663+-0.0015	0.2452+-0.0001	0.087590+-0.000018	0.012742+-0.000004	0.109772+-0.000019	7.141253+-0.001983	-16.4963+-0.0037	0.895143+-0.000147	0.9649+-0.0014	19.586534+-0.001707	-25.2121+-0.0006	12.392640+-0.004453	-21.2482+-0.0034	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	1.315003+-0.000442	-2.3579+-0.0028	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	2.610419+-0.000886	-8.2781+-0.0028	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.936670+-0.000259	0.5708+-0.0024	0.017547+-0.000000	135.68-164	4.708656+-0.001143	-13.3250+-0.0018
ResUNet	8.11	10.5049+-0.1156	35.1714+-0.1156	0.9239+-0.0016	0.012144+-0.000096	0.000351+-0.000011	0.018243+-0.000275	1.042587+-0.020140	-0.0514+-0.0427	0.255659+-0.005189	11.8906+-0.1802	1.374445+-0.089242	-1.5841+-0.1485	1.186240+-0.045083	-0.8393+-0.0956	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.337261+-0.002697	9.4798+-0.0741	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.308697+-0.010686	10.2523+-0.3001	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.226527+-0.005472	12.9440+-0.2161	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.912758+-0.007296	0.8404+-0.0573
SCRN	0.43	11.9895+-0.0046	36.6560+-0.0046	0.9357+-0.0001	0.010733+-0.000027	0.000261+-0.000000	0.015634+-0.000009	0.931359+-0.001006	0.6515+-0.0077	0.205011+-0.000081	13.7856+-0.0038	1.172032+-0.005367	-1.1765+-0.0459	1.043972+-0.001522	-0.2928+-0.0147	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.282929+-0.000294	10.9905+-0.0092	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.256591+-0.001066	11.8501+-0.0364	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.201148+-0.000283	13.9570+-0.0116	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.752315+-0.001989	2.5146+-0.0226
Attention UNet	7.85	10.7641+-0.0358	35.4305+-0.0358	0.9264+-0.0004	0.011651+-0.000062	0.000332+-0.000004	0.017748+-0.000088	0.994784+-0.010052	0.1514+-0.0358	0.247637+-0.001390	12.1621+-0.0517	1.205975+-0.058547	-1.0690+-0.1426	1.094217+-0.026710	-0.5452+-0.0909	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.326951+-0.001354	9.7390+-0.0339	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.307575+-0.002318	10.2774+-0.0656	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.219421+-0.002006	13.2103+-0.0819	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.893144+-0.002073	1.0068+-0.0172
CBDRDN	1.49	11.8811+-0.0516	36.5476+-0.0516	0.9337+-0.0006	0.011011+-0.000062	0.000270+-0.000002	0.015899+-0.000073	0.940631+-0.000741	0.5721+-0.0100	0.207549+-0.001483	13.6693+-0.0628	1.205038+-0.007489	-1.4063+-0.0629	1.055562+-0.001971	-0.3717+-0.0172	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.286780+-0.001435	10.8682+-0.0441	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.258202+-0.002520	11.7962+-0.0871	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.202614+-0.001119	13.8893+-0.0496	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.768783+-0.005524	2.3223+-0.0634
ddpm	33.30	10.4113+-0.0660	35.0778+-0.0660	0.9173+-0.0017	0.013028+-0.000097	0.000342+-0.000006	0.018107+-0.000141	1.368594+-0.021672	-0.7250+-0.0439	0.235601+-0.002606	12.6539+-0.0979	3.055627+-0.100169	-5.5910+-0.1234	2.024153+-0.052850	-3.0214+-0.0861	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.331128+-0.003162	9.8119+-0.0611	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.319812+-0.005387	10.0684+-0.1594	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.232773+-0.001655	12.7670+-0.0652	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.948316+-0.014851	1.1415+-0.0741
DnCNN	-	11.3044+-0.0210	35.9709+-0.0211	0.9268+-0.0002	0.011706+-0.000019	0.000301+-0.000000	0.016818+-0.000009	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
fbresnet	-	10.7808+-0.1139	35.4472+-0.1140	0.9224+-0.0023	0.011804+-0.000127	0.000330+-0.000004	0.017663+-0.000148	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ffcnn	-	12.0344+-0.0191	36.7008+-0.0190	0.9378+-0.0001	0.010613+-0.000035	0.000257+-0.000001	0.015509+-0.000028	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
QUNet	21.88	11.0133+-0.2061	35.6798+-0.2061	0.9292+-0.0028	0.011366+-0.000284	0.000314+-0.000017	0.017250+-0.000447	0.996778+-0.010058	0.1706+-0.0570	0.237918+-0.007373	12.5180+-0.2815	1.250243+-0.083161	-1.2594+-0.2914	1.116244+-0.035138	-0.6446+-0.1393	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.317436+-0.006913	10.0014+-0.1962	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.287908+-0.009983	10.8528+-0.3057	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.216799+-0.005680	13.3254+-0.2384	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.862049+-0.014516	1.3152+-0.1519
unet	7.77	10.7195+-0.1563	35.3860+-0.1563	0.9259+-0.0018	0.011759+-0.000136	0.000335+-0.000011	0.017824+-0.000299	0.997867+-0.006434	0.1203+-0.0435	0.249041+-0.006049	12.1186+-0.2084	1.208666+-0.010888	-1.1381+-0.0578	1.100664+-0.005527	-0.5961+-0.0145	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.329679+-0.005297	9.6717+-0.1340	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.307776+-0.011565	10.2765+-0.3262	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.220385+-0.004948	13.1805+-0.1954	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.892844+-0.010447	1.0045+-0.1021
unet_L	31.05	10.8652+-0.0339	35.5317+-0.0339	0.9276+-0.0003	0.011584+-0.000020	0.000325+-0.000002	0.017549+-0.000067	0.988307+-0.001671	0.1721+-0.0081	0.243706+-0.001447	12.3051+-0.0533	1.174356+-0.006303	-1.0128+-0.0718	1.082621+-0.003258	-0.5216+-0.0325	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.324949+-0.001430	9.7942+-0.0388	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.291491+-0.001644	10.7428+-0.0524	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.217702+-0.000787	13.2885+-0.0296	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.879833+-0.002887	1.1353+-0.0292
unet_plusplus	-	11.0445+-0.1367	35.7109+-0.1368	0.9285+-0.0019	0.011459+-0.000146	0.000313+-0.000007	0.017203+-0.000217	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

SNR 0 dB

Method	Parameters (M)	SNR	PSNR	SSIM	MAE	MSE	RMSE	EB_WSE_MEDIUM_40_70_NE	EB_WSE_MEDIUM_40_70_SNR	EB_WSE_STRONG_70_100_NE	EB_WSE_STRONG_70_100_SNR	EB_WSE_VERY_WEAK_5_20_NE	EB_WSE_VERY_WEAK_5_20_SNR	EB_WSE_WEAK_20_40_NE	EB_WSE_WEAK_20_40_SNR	FB_FRE_HIGH_ENERGY_RATIO	FB_FRE_HIGH_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_HIGH_NE	FB_FRE_HIGH_SNR	FB_FRE_LOW_ENERGY_RATIO	FB_FRE_LOW_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_LOW_NE	FB_FRE_LOW_SNR	FB_FRE_MID_ENERGY_RATIO	FB_FRE_MID_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_MID_NE	FB_FRE_MID_SNR	FB_FRE_VERY_HIGH_ENERGY_RATIO	FB_FRE_VERY_HIGH_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_VERY_HIGH_NE	FB_FRE_VERY_HIGH_SNR
Raw (noisy)	-	-0.0001+-0.0015	24.6663+-0.0015	0.4878+-0.0001	0.049255+-0.000010	0.004029+-0.000001	0.061729+-0.000011	4.015822+-0.001115	-11.4963+-0.0037	0.503376+-0.000083	5.9649+-0.0014	11.014318+-0.000960	-20.2121+-0.0006	6.968893+-0.002505	-16.2482+-0.0034	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.739480+-0.000248	2.6421+-0.0028	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	1.467947+-0.000498	-3.2781+-0.0028	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.526728+-0.000146	5.5708+-0.0024	0.017547+-0.000000	135.68-164	2.647872+-0.000643	-8.3250+-0.0018
ResUNet	8.11	12.5609+-0.1114	37.2274+-0.1114	0.9483+-0.0010	0.010003+-0.000135	0.000217+-0.000005	0.014361+-0.000158	0.923850+-0.026364	1.0449+-0.1229	0.188743+-0.002455	14.5506+-0.1086	1.354253+-0.089146	-1.5437+-0.1686	1.132371+-0.049233	-0.4390+-0.1342	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.264870+-0.003472	11.5891+-0.1088	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.244689+-0.004675	12.2700+-0.1660	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.168409+-0.001640	15.5348+-0.0796	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.787876+-0.014758	2.1512+-0.1437
SCRN	0.43	14.3780+-0.0063	39.0444+-0.0063	0.9596+-0.0001	0.008325+-0.000009	0.000150+-0.000000	0.011852+-0.000007	0.781371+-0.000106	2.1940+-0.0013	0.143169+-0.000166	16.9167+-0.0101	1.113363+-0.007140	-0.7756+-0.0483	0.967994+-0.003555	0.3525+-0.0274	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.216284+-0.000158	13.3205+-0.0066	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.195684+-0.000042	14.2028+-0.0015	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.148912+-0.000330	16.5742+-0.0186	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.594409+-0.000560	4.5631+-0.0081
Attention UNet	7.85	12.7975+-0.1023	37.4640+-0.1023	0.9496+-0.0008	0.009551+-0.000068	0.000205+-0.000003	0.013976+-0.000122	0.877201+-0.013612	1.2616+-0.0918	0.183302+-0.002576	14.8186+-0.1036	1.208193+-0.056045	-1.2116+-0.1987	1.048117+-0.025011	-0.2039+-0.1140	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.256986+-0.002946	11.8432+-0.0886	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.246047+-0.004483	12.2246+-0.1497	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.165477+-0.001621	15.6950+-0.0693	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.758715+-0.010270	2.4403+-0.1097
CBDRDN	1.49	13.5817+-0.4451	38.2482+-0.4451	0.9517+-0.0040	0.009367+-0.000495	0.000179+-0.000015	0.012960+-0.000576	0.833781+-0.025136	1.6669+-0.2422	0.159114+-0.009783	16.0194+-0.5309	1.225497+-0.062357	-1.4679+-0.3471	1.014990+-0.024890	0.0313+-0.1505	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.236191+-0.011278	12.5668+-0.4167	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.219351+-0.014684	13.2331+-0.5934	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.160709+-0.006907	15.9222+-0.3728	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.670160+-0.040070	3.5321+-0.5323
ddpm	33.30	12.3782+-0.0439	37.0446+-0.0439	0.9424+-0.0025	0.010761+-0.000053	0.000213+-0.000002	0.014344+-0.000078	1.220692+-0.018537	0.5474+-0.0252	0.170220+-0.001650	15.5654+-0.1054	2.947992+-0.090563	-5.2884+-0.1205	1.913195+-0.046361	-2.4205+-0.0767	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.263040+-0.002289	11.8992+-0.0406	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.265493+-0.002993	11.7729+-0.0886	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.176336+-0.001482	15.2397+-0.0837	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.805670+-0.013544	2.7440+-0.0638
DnCNN	-	13.8650+-0.0757	38.5314+-0.0757	0.9551+-0.0005	0.008980+-0.000068	0.000167+-0.000002	0.012521+-0.000085	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
fbresnet	-	13.3848+-0.0201	38.0513+-0.0201	0.9526+-0.0004	0.009171+-0.000029	0.000184+-0.000001	0.013160+-0.000039	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ffcnn	-	14.3225+-0.0089	38.9890+-0.0089	0.9604+-0.0001	0.008301+-0.000004	0.000150+-0.000000	0.011866+-0.000003	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
QUNet	21.88	13.0822+-0.0766	37.7486+-0.0766	0.9522+-0.0002	0.009239+-0.000066	0.000193+-0.000002	0.013543+-0.000084	0.886668+-0.013420	1.3442+-0.0591	0.175491+-0.002024	15.1919+-0.0900	1.289096+-0.047669	-1.3235+-0.0782	1.092863+-0.022911	-0.2716+-0.0687	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.250600+-0.001527	12.0690+-0.0537	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.230664+-0.004190	12.7771+-0.1515	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.163923+-0.000779	15.7753+-0.0373	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.722728+-0.002998	2.8827+-0.0522
unet	7.77	12.7346+-0.1951	37.4010+-0.1952	0.9491+-0.0020	0.009668+-0.000175	0.000209+-0.000008	0.014091+-0.000279	0.896164+-0.036976	1.1717+-0.2068	0.185054+-0.005018	14.7333+-0.2203	1.235803+-0.076864	-1.1904+-0.1697	1.078681+-0.055029	-0.2814+-0.1699	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.259710+-0.006258	11.7568+-0.1950	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.246602+-0.008935	12.2066+-0.3043	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.166311+-0.002259	15.6537+-0.1022	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.768552+-0.024666	2.3457+-0.2499
unet_L	31.05	13.1302+-0.0421	37.7966+-0.0421	0.9528+-0.0005	0.009257+-0.000030	0.000192+-0.000002	0.013496+-0.000069	0.860230+-0.002688	1.4356+-0.0293	0.174275+-0.000943	15.2470+-0.0454	1.196778+-0.027489	-1.1547+-0.0703	1.047560+-0.011152	-0.1821+-0.0242	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.248918+-0.001355	12.1157+-0.0459	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.225500+-0.001439	12.9820+-0.0493	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.162018+-0.000989	15.8732+-0.0526	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.722602+-0.004602	2.8752+-0.0617
unet_plusplus	-	13.4745+-0.0416	38.1409+-0.0417	0.9543+-0.0004	0.008972+-0.000037	0.000179+-0.000001	0.012988+-0.000029	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

SNR 5 dB

Method	Parameters (M)	SNR	PSNR	SSIM	MAE	MSE	RMSE	EB_WSE_MEDIUM_40_70_NE	EB_WSE_MEDIUM_40_70_SNR	EB_WSE_STRONG_70_100_NE	EB_WSE_STRONG_70_100_SNR	EB_WSE_VERY_WEAK_5_20_NE	EB_WSE_VERY_WEAK_5_20_SNR	EB_WSE_WEAK_20_40_NE	EB_WSE_WEAK_20_40_SNR	FB_FRE_HIGH_ENERGY_RATIO	FB_FRE_HIGH_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_HIGH_NE	FB_FRE_HIGH_SNR	FB_FRE_LOW_ENERGY_RATIO	FB_FRE_LOW_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_LOW_NE	FB_FRE_LOW_SNR	FB_FRE_MID_ENERGY_RATIO	FB_FRE_MID_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_MID_NE	FB_FRE_MID_SNR	FB_FRE_VERY_HIGH_ENERGY_RATIO	FB_FRE_VERY_HIGH_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_VERY_HIGH_NE	FB_FRE_VERY_HIGH_SNR
Raw (noisy)	-	4.9999+-0.0015	29.6663+-0.0015	0.7411+-0.0001	0.027698+-0.000005	0.001274+-0.000000	0.034713+-0.000006	2.258262+-0.000627	-6.4963+-0.0037	0.283069+-0.000046	10.9649+-0.0014	6.193806+-0.000540	-15.2121+-0.0006	3.918897+-0.001408	-11.2482+-0.0034	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.415840+-0.000140	7.6421+-0.0028	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.825487+-0.000280	1.7219+-0.0028	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.296201+-0.000082	10.5708+-0.0024	0.017547+-0.000000	135.68-164	1.489008+-0.000362	-3.3250+-0.0018
ResUNet	8.11	14.9238+-0.0496	39.5903+-0.0495	0.9694+-0.0005	0.007797+-0.000072	0.000125+-0.000001	0.010913+-0.000062	0.714624+-0.006742	3.1785+-0.0663	0.137032+-0.000565	17.3721+-0.0375	1.190168+-0.021451	-0.9201+-0.1013	0.953672+-0.010687	0.7827+-0.0625	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.199863+-0.000695	14.0371+-0.0312	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.191987+-0.002350	14.3921+-0.1055	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.121381+-0.000425	18.4127+-0.0270	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.613098+-0.002927	4.3152+-0.0471
SCRN	0.43	17.0551+-0.0123	41.7215+-0.0123	0.9773+-0.0001	0.006136+-0.000016	0.000080+-0.000000	0.008675+-0.000012	0.597121+-0.002720	4.5699+-0.0273	0.097873+-0.000050	20.2352+-0.0087	1.009696+-0.008051	0.0497+-0.0324	0.821374+-0.004438	1.7895+-0.0246	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.161336+-0.000307	15.8650+-0.0164	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.144135+-0.000278	16.8597+-0.0201	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.105256+-0.000151	19.5888+-0.0154	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.453030+-0.001491	6.9204+-0.0255
Attention UNet	7.85	14.8935+-0.2287	39.5599+-0.2287	0.9677+-0.0014	0.007652+-0.000174	0.000125+-0.000006	0.010927+-0.000255	0.714476+-0.019492	3.0873+-0.2011	0.137611+-0.004234	17.3756+-0.2390	1.153636+-0.052686	-0.8163+-0.2427	0.942364+-0.029417	0.7435+-0.2015	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.199831+-0.005196	14.0604+-0.1992	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.204458+-0.006843	13.8477+-0.2867	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.125462+-0.003045	18.1575+-0.1810	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.607072+-0.019445	4.4044+-0.2685
CBDRDN	1.49	16.4587+-0.4697	41.1251+-0.4697	0.9738+-0.0024	0.006755+-0.000420	0.000092+-0.000009	0.009280+-0.000453	0.641893+-0.029979	3.9933+-0.3676	0.105119+-0.007073	19.6461+-0.5273	1.064784+-0.039411	-0.2726+-0.2146	0.867990+-0.024057	1.3992+-0.1731	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.172087+-0.008958	15.3240+-0.4269	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.159543+-0.011129	15.9988+-0.5762	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.112184+-0.005648	19.0541+-0.3998	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.490332+-0.033179	6.2594+-0.5620
ddpm	33.30	14.3109+-0.2331	38.9774+-0.2331	0.9607+-0.0031	0.008788+-0.000244	0.000133+-0.000007	0.011406+-0.000293	1.056677+-0.039264	2.3543+-0.1675	0.122586+-0.002645	18.5639+-0.1390	2.856104+-0.169225	-4.8859+-0.3742	1.785473+-0.088003	-1.4952+-0.2722	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.208569+-0.005307	14.0494+-0.1668	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.227445+-0.008396	13.2363+-0.2848	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.132733+-0.002769	17.8161+-0.1455	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.671904+-0.021999	4.6102+-0.1701
DnCNN	-	16.7481+-0.0492	41.4146+-0.0492	0.9758+-0.0002	0.006463+-0.000040	0.000085+-0.000001	0.008953+-0.000041	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
fbresnet	-	16.0238+-0.0359	40.6903+-0.0359	0.9728+-0.0002	0.006889+-0.000019	0.000099+-0.000001	0.009679+-0.000034	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ffcnn	-	16.8336+-0.0160	41.5000+-0.0160	0.9773+-0.0000	0.006203+-0.000013	0.000083+-0.000000	0.008835+-0.000011	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
QUNet	21.88	15.9001+-0.1500	40.5665+-0.1500	0.9733+-0.0009	0.006853+-0.000075	0.000101+-0.000003	0.009793+-0.000167	0.665246+-0.016741	3.7976+-0.1168	0.118503+-0.003065	18.6263+-0.2268	1.128243+-0.043808	-0.5401+-0.0996	0.905634+-0.024093	1.1756+-0.0834	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.182367+-0.002164	14.8233+-0.1010	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.169854+-0.006183	15.4480+-0.3207	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.114205+-0.001785	18.9200+-0.1366	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.535691+-0.011338	5.5020+-0.1829
unet	7.77	14.8439+-0.4420	39.5103+-0.4420	0.9676+-0.0033	0.007730+-0.000361	0.000128+-0.000012	0.011019+-0.000540	0.719111+-0.034267	3.0424+-0.4271	0.138693+-0.008213	17.2964+-0.4823	1.155559+-0.043804	-0.8769+-0.2212	0.946052+-0.031838	0.7052+-0.2676	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.202695+-0.010466	13.9320+-0.4321	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.200621+-0.014106	14.0243+-0.5918	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.125452+-0.005385	18.1443+-0.3423	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.615859+-0.031597	4.2889+-0.4597
unet_L	31.05	15.8485+-0.0706	40.5150+-0.0705	0.9730+-0.0006	0.006915+-0.000052	0.000103+-0.000002	0.009869+-0.000083	0.657661+-0.003585	3.7919+-0.0552	0.119565+-0.001454	18.5468+-0.1039	1.095432+-0.015124	-0.4963+-0.0516	0.889480+-0.006917	1.2051+-0.0255	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.182999+-0.001391	14.7887+-0.0641	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.169928+-0.002559	15.4508+-0.1295	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.115449+-0.001844	18.8295+-0.1360	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.533627+-0.002475	5.5248+-0.0383
unet_plusplus	-	16.1852+-0.0544	40.8516+-0.0544	0.9741+-0.0003	0.006638+-0.000056	0.000095+-0.000000	0.009469+-0.000031	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

Poisson Noise

SNR -5 dB

Method	Parameters (M)	SNR	PSNR	SSIM	MAE	MSE	RMSE	EB_WSE_MEDIUM_40_70_NE	EB_WSE_MEDIUM_40_70_SNR	EB_WSE_STRONG_70_100_NE	EB_WSE_STRONG_70_100_SNR	EB_WSE_VERY_WEAK_5_20_NE	EB_WSE_VERY_WEAK_5_20_SNR	EB_WSE_WEAK_20_40_NE	EB_WSE_WEAK_20_40_SNR	FB_FRE_HIGH_ENERGY_RATIO	FB_FRE_HIGH_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_HIGH_NE	FB_FRE_HIGH_SNR	FB_FRE_LOW_ENERGY_RATIO	FB_FRE_LOW_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_LOW_NE	FB_FRE_LOW_SNR	FB_FRE_MID_ENERGY_RATIO	FB_FRE_MID_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_MID_NE	FB_FRE_MID_SNR	FB_FRE_VERY_HIGH_ENERGY_RATIO	FB_FRE_VERY_HIGH_FREQUENCY_RANGE_HZ	FB_FRE_VERY_HIGH_NE	FB_FRE_VERY_HIGH_SNR
Raw (noisy)	-	-4.9991+-0.0009	19.6674+-0.0009	0.2452+-0.0000	0.087512+-0.000008	0.012738+-0.000003	0.109756+-0.000011	7.139934+-0.002099	-16.4943+-0.0019	0.894940+-0.000218	0.9668+-0.0021	19.590212+-0.011286	-25.2141+-0.0025	12.385180+-0.004828	-21.2459+-0.0022	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	1.314820+-0.000207	-2.3565+-0.0014	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	2.609445+-0.001180	-8.2750+-0.0039	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.936676+-0.000364	0.5707+-0.0034	0.017547+-0.000000	135.68-164	4.708020+-0.001828	-13.3247+-0.0036
ResUNet	8.11	10.5332+-0.1662	35.1996+-0.1662	0.9240+-0.0019	0.012113+-0.000143	0.000348+-0.000013	0.018172+-0.000343	1.052649+-0.007407	-0.0762+-0.0226	0.254369+-0.006839	11.9378+-0.2322	1.414804+-0.049493	-1.6568+-0.1023	1.209814+-0.020189	-0.8922+-0.0502	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.335905+-0.004226	9.5214+-0.1075	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.307812+-0.013181	10.2790+-0.3645	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.226208+-0.007047	12.9601+-0.2689	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.913961+-0.009352	0.8379+-0.0830
SCRN	0.43	11.9910+-0.0130	36.6574+-0.0130	0.9355+-0.0002	0.010745+-0.000022	0.000261+-0.000001	0.015617+-0.000018	0.932323+-0.002807	0.6476+-0.0157	0.204771+-0.000313	13.7975+-0.0134	1.178139+-0.008656	-1.2097+-0.0524	1.046177+-0.004888	-0.2977+-0.0191	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.282695+-0.000034	10.9991+-0.0016	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.258166+-0.001505	11.7977+-0.0531	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.200978+-0.000519	13.9647+-0.0239	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.753133+-0.001290	2.5053+-0.0116
Attention UNet	7.85	10.8449+-0.0674	35.5113+-0.0674	0.9273+-0.0007	0.011566+-0.000076	0.000325+-0.000007	0.017554+-0.000166	0.997249+-0.012409	0.1506+-0.0484	0.244426+-0.002909	12.2830+-0.1094	1.231557+-0.060617	-1.1638+-0.1756	1.106213+-0.032185	-0.5931+-0.1215	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.323799+-0.002840	9.8272+-0.0777	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.303853+-0.004804	10.3861+-0.1376	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.217534+-0.002346	13.2924+-0.1006	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.890297+-0.002787	1.0431+-0.0352
ddpm	33.30	10.4292+-0.0604	35.0956+-0.0604	0.9159+-0.0045	0.012995+-0.000098	0.000340+-0.000005	0.018075+-0.000125	1.359538+-0.005749	-0.6860+-0.0459	0.235958+-0.001554	12.6393+-0.0556	3.005283+-0.032889	-5.4588+-0.1388	1.999240+-0.014108	-2.9275+-0.0894	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.327877+-0.002137	9.8894+-0.0510	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.319457+-0.004063	10.0642+-0.1137	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.233243+-0.001289	12.7433+-0.0463	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.942511+-0.010999	1.1801+-0.0528
DnCNN	-	11.2894+-0.0302	35.9558+-0.0302	0.9264+-0.0004	0.011744+-0.000047	0.000301+-0.000002	0.016835+-0.000055	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
fbresnet	-	10.8567+-0.0486	35.5232+-0.0486	0.9234+-0.0009	0.011722+-0.000051	0.000326+-0.000002	0.017549+-0.000071	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ffcnn	-	12.0482+-0.0143	36.7146+-0.0143	0.9377+-0.0002	0.010612+-0.000032	0.000256+-0.000000	0.015476+-0.000016	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
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SNR 0 dB

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SNR 5 dB

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Attention UNet	7.85	14.9159+-0.2220	39.5823+-0.2220	0.9679+-0.0014	0.007624+-0.000167	0.000124+-0.000005	0.010889+-0.000244	0.719303+-0.019091	3.0967+-0.1906	0.137268+-0.004106	17.4067+-0.2255	1.177993+-0.051667	-0.8501+-0.2388	0.955511+-0.029984	0.7314+-0.1889	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.199382+-0.005178	14.0859+-0.1926	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.204836+-0.007038	13.8385+-0.2929	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.125120+-0.002960	18.1853+-0.1691	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.603594+-0.018403	4.4577+-0.2531
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QUNet	21.88	15.7674+-0.0369	40.4338+-0.0369	0.9729+-0.0001	0.006958+-0.000084	0.000104+-0.000000	0.009923+-0.000011	0.664895+-0.004956	3.7415+-0.0232	0.121137+-0.000344	18.4492+-0.0123	1.118569+-0.030170	-0.5356+-0.1192	0.900699+-0.012578	1.1588+-0.0738	0.313958+-0.000000	93.2-135.68	0.184919+-0.001131	14.7162+-0.0380	0.055981+-0.000000	22.4-50.72	0.174458+-0.000909	15.2165+-0.0411	0.612267+-0.000000	50.72-93.2	0.115738+-0.000543	18.8179+-0.0170	0.017547+-0.000000	135.68-164	0.544606+-0.001930	5.3568+-0.0264
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