Stochastic Temporal Ensembling(STE) 및 최적 중단시점 자동 결정 알고리즘을 적용한 Deep Image Prior(DIP)를 사용하여 특정 노이즈 이미지를 디노이징함으로써 특정 디노이즈 이미지를 생성하는 방법이 개시된다. 즉, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 특정 노이즈 이미지를 사용하여 생성된 제1 입력 이미지가 획득되면, Convolutional Neural Network(CNN)으로 하여금, 상기 제1 입력 이미지에 적어도 하나의 제1 CNN 연산을 가하여 제1 출력 이미지를 생성한 후, 상기 제1 출력 이미지 및 상기 특정 노이즈 이미지를 참조하여 제1 로스를 생성하도록 함으로써 제1 STE 서브프로세스를 수행하도록 하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 제(K-1) STE 서브프로세스 - K는 2 이상의 정수임 - 를 통해 제로-크로싱 조건을 만족하지 않는 제(K-1) 로스가 생성되면, (i) 상기 제(K-1) 로스를 사용하여 상기 CNN의 파라미터들 중 적어도 일부를 학습한 다음, (ii) 상기 CNN으로 하여금, 상기 특정 노이즈 이미지를 사용하여 생성된 제K 입력 이미지에 적어도 하나의 제K CNN 연산을 가하여 제K 출력 이미지를 생성한 후, 상기 제K 출력 이미지 및 상기 특정 노이즈 이미지를 참조하여 제K 로스를 생성하도록 함으로써 제K STE 서브프로세...(이하생략)