本发明公开了基于多尺度卷积组与并行的卷积神经网络图像去噪方法，具体为：步骤1、准备训练集，选择合适的数据集作为训练集中的原始图像，并对其进行预处理操作，采用高斯白噪声模拟真实噪声并加入到原始图像中，作为与之对应的噪声图像；步骤2、构建网络模型，结合多尺度卷积组与并行的卷积网络方式搭建网络模型；步骤3、根据步骤2中所构建的网络模型设置网络的超参数、损失函数和优化算法；步骤4、进行网络训练，使用步骤2中的构建网络模型来分别训练单噪声训练集和多噪声训练集，来得到多个与训练集相对应的网络模型；步骤5、测试网络性能。该方法在消除噪声的同时可以保留更多的图像轮廓和纹理细节。
