Dec, 2015

亮场电子断层摄影和稀疏插值的即插即用先验

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TL;DR本文介绍了一种利用图像的非局部冗余性进行电子断层成像和稀疏图像插值的算法，该算法使用一种名为 “插入即可运行” 的方法框架，以正则化反演设置来解决这些成像问题。
electron tomographysparse samplingimage interpolationnon-local redundancyplug-and-play priors
发现论文，激发创造
  • 使用在线即插即用算法的正则化傅里叶全息成像

    本文提出一种新的在线优化算法，基于 FISTA 算法，使用只有子集的测量数据实现了可扩展的傅里叶全息显微（FPM）成像，模拟和实验数据结果表明该算法可以显著提高性能。

    Oct, 2018

  • 一个用于正则化图像重建的在线即插即用算法

    本文介绍了一种基于迭代收缩 / 阈值算法 (ISTA) 的在线 plug-and-play priors (PnP) 算法，并提出了一种新的收敛性分析方法，以证明该算法适用于大型数据集。该算法可用于图像重建，具有潜在的应用拓展性。

    Sep, 2018

  • 生成即插即用：逆问题后验采样

    本文介绍了一种新的基于 Plug-and-Play 的图像重建方法 Generative Plug-and-Play (GPnP)，其通过使用扩展的先验模型和物理模型来进行样本采样，实验结果表明该方法在稀疏插值和层析重建方面具有鲁棒性和实用性。

    Jun, 2023

  • 基于深度神经网络的稀疏采样 CT 成像正规化合成

    介绍了一种利用深度神经网络技术的正弦图像合成方法，用于稀疏视图 CT 成像，相比于现有的插值方法和迭代重建方法，具有更好的成像效果。

    Mar, 2018

  • 可证明的基于得分的生成先验的概率成像

    本文提出了一种基于蒙特卡洛方法的插拔算法，用于解决不适定问题中的图像重建及不确定性量化，并通过后验抽样结合生成先验实现高质量图像重建和不确定性量化。在理论分析中，证明了该算法的收敛性，即使在存在非对数凹似然函数和非完美评分网络的情况下，也能提供非渐进稳定性保证。实验结果表明，该算法显著提高了重建质量并实现了高保真度的不确定性量化。

    Oct, 2023

  • 一种应用于微波层析成像的稀疏编码逆问题方法

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    Aug, 2023

  • 核磁共振成像的即插即用方法（长篇）

    本文介绍了使用 “即插即用” 算法进行 MRI 图像恢复的方法，其中迭代调用去噪子例程是更大的优化算法的一个步骤。我们还介绍了如何将 PnP 方法的结果解释为平衡方程的解，以便从平衡角度进行收敛分析。

    Mar, 2019

  • 基于 Plug & Play 先验的贝叶斯成像：当 Langevin 遇到 Tweedie

    本文介绍了两种算法：PnP-ULA（未调整的 Langevin 算法）和 PnP-SGD（随机梯度下降）, 用于进行具有 Plug & Play 先验的贝叶斯推断，其中深度神经网络去噪算子特别值得注意，同时针对图像去模糊、修复和去噪等标准问题，这些算法可用于点估计和不确定性可视化和量化。

    Mar, 2021

  • 一种基于零验证去噪器的 l1 插接播放方法在 3D 开放 MPI 数据集上的磁性粒子成像

    基于磁性粒子成像的研究论文，提出了一种基于通用零样本去噪器和 l1 先验的即插即用方法，并开发了参数选择策略，最后在具有不同预处理级别的 3D Open MPI 数据集上进行了定量和定性评估。

    Dec, 2023

  • 使用特定领域感知网络的两步稀疏视角 CT 重建

    本文提出了一种用于稀疏视图计算机体层摄影的新框架，通过使用超分辨率网络（SIN）和细化网络（PRN）进行重建，以减少条纹伪影和提高恢复精度。

    Dec, 2020