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)	-	-5.0002+-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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	1.348721+-0.000387	-2.5770+-0.0024	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	2.688605+-0.000980	-8.5345+-0.0029	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.928335+-0.000212	0.6494+-0.0020	0.013773+-0.000000	135.68-164	4.927647+-0.000667	-13.7220+-0.0003
QUNet	21.88	11.0133+-0.2061	35.6797+-0.2061	0.9292+-0.0028	0.011366+-0.000284	0.000314+-0.000017	0.017250+-0.000447	0.996820+-0.010091	0.1705+-0.0569	0.237919+-0.007373	12.5179+-0.2815	1.250372+-0.083231	-1.2599+-0.2913	1.116314+-0.035191	-0.6448+-0.1393	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.311684+-0.006740	10.1648+-0.1950	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.293159+-0.009970	10.6953+-0.2994	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.216565+-0.005667	13.3359+-0.2380	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.882503+-0.013551	1.1127+-0.1387
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	0.994770+-0.010041	0.1515+-0.0358	0.247636+-0.001391	12.1621+-0.0517	1.205950+-0.058519	-1.0691+-0.1427	1.094199+-0.026685	-0.5452+-0.0909	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.321606+-0.001287	9.8863+-0.0322	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.314477+-0.002375	10.0844+-0.0658	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.219237+-0.001985	13.2184+-0.0815	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.913273+-0.001901	0.8151+-0.0140
ResUNet	8.11	10.5049+-0.1157	35.1713+-0.1157	0.9239+-0.0016	0.012144+-0.000096	0.000351+-0.000011	0.018243+-0.000275	1.042510+-0.020010	-0.0513+-0.0425	0.255659+-0.005189	11.8906+-0.1802	1.374250+-0.088865	-1.5841+-0.1481	1.186107+-0.044847	-0.8392+-0.0953	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.332107+-0.002902	9.6182+-0.0813	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.315289+-0.010765	10.0679+-0.2956	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.226410+-0.005573	12.9494+-0.2202	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.932490+-0.007591	0.6579+-0.0579
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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.278382+-0.000312	11.1373+-0.0100	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.261736+-0.001397	11.6779+-0.0460	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.201131+-0.000305	13.9591+-0.0124	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.770965+-0.001741	2.3024+-0.0191
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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.327920+-0.003275	9.9172+-0.0638	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.325458+-0.005267	9.9199+-0.1544	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.232508+-0.001620	12.7753+-0.0645	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.976975+-0.015684	0.8946+-0.0758
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	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
unet	7.76	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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.324355+-0.005573	9.8175+-0.1427	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.314789+-0.012138	10.0814+-0.3345	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.220129+-0.004938	13.1914+-0.1952	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.912880+-0.010192	0.8134+-0.0975
unet_L	31.04	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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.319594+-0.001522	9.9425+-0.0423	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.297286+-0.001706	10.5710+-0.0535	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.217456+-0.000797	13.2994+-0.0299	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.899668+-0.002630	0.9434+-0.0260
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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.758442+-0.000218	2.4230+-0.0024	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	1.511914+-0.000551	-3.5345+-0.0029	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.522041+-0.000119	5.6494+-0.0020	0.013773+-0.000000	135.68-164	2.771020+-0.000375	-8.7220+-0.0003
QUNet	21.88	13.0822+-0.0766	37.7487+-0.0766	0.9522+-0.0002	0.009239+-0.000066	0.000193+-0.000002	0.013543+-0.000084	0.886610+-0.013427	1.3444+-0.0591	0.175491+-0.002023	15.1919+-0.0900	1.288903+-0.047747	-1.3232+-0.0783	1.092744+-0.022968	-0.2713+-0.0689	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.247435+-0.001330	12.1846+-0.0478	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.235756+-0.004465	12.5863+-0.1583	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.163240+-0.000803	15.8126+-0.0386	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.746027+-0.002718	2.6088+-0.0502
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ResUNet	8.11	12.5610+-0.1114	37.2274+-0.1114	0.9483+-0.0010	0.010003+-0.000135	0.000217+-0.000005	0.014361+-0.000158	0.923778+-0.026255	1.0450+-0.1227	0.188743+-0.002453	14.5506+-0.1085	1.354096+-0.088908	-1.5439+-0.1686	1.132224+-0.049020	-0.4389+-0.1340	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.260697+-0.003302	11.7316+-0.1046	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.250883+-0.004804	12.0518+-0.1668	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.167792+-0.001667	15.5675+-0.0817	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.811024+-0.014598	1.9029+-0.1368
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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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.262120+-0.002547	11.9503+-0.0471	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.271539+-0.003131	11.5791+-0.0900	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.175579+-0.001547	15.2741+-0.0875	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.835314+-0.014539	2.4360+-0.0679
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	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
unet	7.76	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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.255536+-0.006100	11.9018+-0.1912	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.252919+-0.009483	11.9865+-0.3156	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.165703+-0.002298	15.6865+-0.1048	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.791488+-0.024628	2.0925+-0.2399
unet_L	31.04	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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.245853+-0.001158	12.2270+-0.0394	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.230874+-0.001763	12.7761+-0.0603	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.161410+-0.001069	15.9067+-0.0573	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.745971+-0.004451	2.6001+-0.0584
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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.426503+-0.000123	7.4230+-0.0024	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.850212+-0.000310	1.4655+-0.0029	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.293565+-0.000067	10.6494+-0.0020	0.013773+-0.000000	135.68-164	1.558259+-0.000211	-3.7220+-0.0003
QUNet	21.88	15.9001+-0.1500	40.5666+-0.1499	0.9733+-0.0009	0.006852+-0.000074	0.000101+-0.000003	0.009793+-0.000167	0.665218+-0.016694	3.7977+-0.1166	0.118501+-0.003064	18.6264+-0.2268	1.128250+-0.043753	-0.5403+-0.0998	0.905602+-0.024024	1.1757+-0.0833	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.182318+-0.002077	14.8274+-0.0965	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.174590+-0.006441	15.2078+-0.3254	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.113445+-0.001764	18.9784+-0.1359	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.557319+-0.011790	5.1593+-0.1832
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	0.714511+-0.019496	3.0870+-0.2010	0.137613+-0.004233	17.3755+-0.2389	1.153574+-0.052802	-0.8152+-0.2431	0.942378+-0.029455	0.7437+-0.2016	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.199397+-0.004978	14.0813+-0.1893	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.210046+-0.007051	13.6108+-0.2879	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.124769+-0.003055	18.2066+-0.1830	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.630473+-0.019979	4.0762+-0.2654
ResUNet	8.11	14.9238+-0.0496	39.5903+-0.0496	0.9694+-0.0005	0.007797+-0.000072	0.000125+-0.000001	0.010913+-0.000062	0.714633+-0.006737	3.1785+-0.0663	0.137032+-0.000566	17.3721+-0.0375	1.190170+-0.021455	-0.9200+-0.1014	0.953684+-0.010689	0.7827+-0.0626	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.199551+-0.000564	14.0527+-0.0250	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.197292+-0.002461	14.1533+-0.1076	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.120629+-0.000426	18.4671+-0.0269	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.636973+-0.002808	3.9844+-0.0437
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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.161297+-0.000307	15.8690+-0.0161	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.147763+-0.000305	16.6431+-0.0213	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.104686+-0.000163	19.6367+-0.0169	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.470543+-0.001610	6.5933+-0.0265
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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.210138+-0.005565	14.0006+-0.1760	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.233449+-0.008681	13.0102+-0.2879	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.131869+-0.002700	17.8682+-0.1428	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.699858+-0.023049	4.2562+-0.1705
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	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
unet	7.76	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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.202157+-0.010179	13.9572+-0.4203	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.206300+-0.014558	13.7798+-0.5944	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.124741+-0.005391	18.1947+-0.3452	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.639408+-0.031933	3.9624+-0.4481
unet_L	31.04	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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.183340+-0.001258	14.7741+-0.0576	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.174386+-0.002595	15.2235+-0.1282	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.114728+-0.001854	18.8847+-0.1377	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.555501+-0.002575	5.1763+-0.0387
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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	1.348540+-0.000279	-2.5756+-0.0018	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	2.687388+-0.000903	-8.5305+-0.0028	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.928298+-0.000440	0.6498+-0.0042	0.013773+-0.000000	135.68-164	4.927557+-0.002254	-13.7226+-0.0041
QUNet	21.88	10.9369+-0.0784	35.6034+-0.0784	0.9288+-0.0014	0.011434+-0.000093	0.000314+-0.000011	0.017290+-0.000260	1.026926+-0.027210	0.0865+-0.0515	0.240936+-0.003300	12.4379+-0.1468	1.346431+-0.141977	-1.2772+-0.3272	1.166582+-0.066863	-0.6868+-0.1753	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.314811+-0.002766	10.0998+-0.0896	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.299429+-0.004309	10.5224+-0.1271	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.217234+-0.003445	13.3381+-0.1646	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.892164+-0.002072	1.0228+-0.0198
Attention UNet	7.85	10.8448+-0.0674	35.5113+-0.0674	0.9273+-0.0007	0.011566+-0.000076	0.000325+-0.000007	0.017554+-0.000166	0.997365+-0.012479	0.1502+-0.0487	0.244426+-0.002909	12.2830+-0.1094	1.231856+-0.060841	-1.1643+-0.1760	1.106415+-0.032326	-0.5936+-0.1219	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.318294+-0.002894	9.9803+-0.0803	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.310709+-0.005021	10.1925+-0.1405	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.217386+-0.002314	13.2991+-0.0998	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.910403+-0.002222	0.8512+-0.0300
ResUNet	8.11	10.5333+-0.1662	35.1997+-0.1662	0.9240+-0.0019	0.012113+-0.000143	0.000348+-0.000013	0.018172+-0.000343	1.052530+-0.007250	-0.0760+-0.0224	0.254369+-0.006838	11.9378+-0.2322	1.414364+-0.048898	-1.6564+-0.1016	1.209545+-0.019827	-0.8918+-0.0497	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.330686+-0.004530	9.6629+-0.1169	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.314274+-0.013457	10.0980+-0.3648	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.226161+-0.007114	12.9627+-0.2718	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.933913+-0.009749	0.6540+-0.0847
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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.278190+-0.000143	11.1451+-0.0050	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.263647+-0.001722	11.6156+-0.0588	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.200993+-0.000553	13.9653+-0.0253	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.771739+-0.001349	2.2939+-0.0118
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	0.261746+-0.000000	93.2-135.68	0.324534+-0.002262	9.9985+-0.0544	0.045443+-0.000000	22.4-50.72	0.325031+-0.004099	9.9172+-0.1134	0.546771+-0.000000	50.72-93.2	0.233096+-0.001255	12.7472+-0.0449	0.013773+-0.000000	135.68-164	0.970855+-0.011787	0.9344+-0.0556
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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	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
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SNR 0 dB

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SNR 5 dB

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