Sep, 2017

基于 CNN 的投影梯度下降算法用于图像重建

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TL;DR本文提出了一种新的图像重构方法，使用卷积神经网络代替投影梯度下降器，并设计出一种反馈机制以确保重构图像与测量结果的一致性。该方法提供了正式的框架以确保传统的 PGD 算法收敛于非凸约束最小二乘问题的局部极小值，并使用一个基于 CNN 的简单框架来训练网络，解决噪声测量下的稀疏视图计算机断层扫描重建问题，相较于现有的基于总变化和 CNN 方法，实现了较大的改进。
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发现论文，激发创造
  • 使用迭代深度神经网络解决不适定的反问题

    本文提出了一种部分学习方法，用于解决具有非线性正演算子的病态反问题。该方法利用经典正则化理论和深度学习的最新进展，通过对反问题的先验信息进行编码的正演算子、噪声模型和正则化函数来进行学习，其中包含每次迭代中的数据差异和正则化器的梯度做为卷积神经网络的输入。实验表明，与 FBP 和 TV 重建相比，所提出的方法在保证速度的同时，能够在 512 x 512 体积内产生 5.4dB 的 PSNR 提升。

    Apr, 2017

  • 深度卷积神经网络用于图像反问题

    使用深度卷积神经网络，结合直接反演、多分辨率分解和残差学习等技术来解决病态反问题，实验证明，在稀疏采样下，该方法能在不到一秒的时间内重建 512 x 512 的图像，取得了比迭代正则化平滑重建更好的效果。

    Nov, 2016

  • 神经近端梯度下降在压缩成像中的应用

    通过使用基于残差网络的近端映射，以及递归应用近端梯度算法的基本架构，该研究成功地解决了许多有关从受限传感器数据中恢复高分辨率图像时遇到的挑战，包括训练数据的缺乏，需要满足物理可行性的合理重建，以及在实时应用中需要快速重建。经过广泛的实验，该架构在超分辨率和 MRI 图像的重建方面，表现了优于传统方法以及当前最先进的基于小波的压缩感知方法的性能。

    Jun, 2018

  • 未经训练的神经网络压缩感知：梯度下降找到最平滑的逼近

    通过在少数几个度量值中应用未训练卷积神经网络的自正则化属性，在没有任何正则化的情况下，可以从少数的随机测量中大致重建具有足够结构的信号和图像。

    May, 2020

  • MoDL: 逆问题的基于模型的深度学习架构

    该研究提出了一种基于卷积神经网络的模型重建框架，实现了解决逆问题的途径。该框架克服了深度学习方法中过多参数所占用的训练数据和时间上的需求问题，并在重构图像方面取得了显著成果。

    Dec, 2017

  • 何时使用卷积神经网络解决反问题

    本文介绍求解计算机视觉中的重构问题，阐述了使用卷积稀疏编码与卷积神经网络的优缺点，并提出了卷积稀疏编码可用于解决某些反问题的有效性，通过 JPEG 残留抑制和非刚性轨迹重建的操作，对使用 CSC 方法进行的应用进行了实证和验证，并指出如何将 CSC 模型的理论用于改进 CNN 模型的应用。

    Mar, 2020

  • 卷积神经网络在图像反问题中的综述

    本文综述使用卷积神经网络解决成像中的反问题的最新进展，并重点关注了设计决策，即训练数据的来源，CNN 的架构以及如何解决学习问题等关键理论。

    Oct, 2017

  • 图像反卷积的深度梯度下降优化学习

    我们提出了一种名为 Recurrent Gradient Descent Network 的深度优化方法，它使用超参数自由的更新单元和卷积神经网络来生成更新，从而学习了一种隐含的图像先验和通用的更新规则，从而在各种恶劣情况下，提高了图像恢复的质量。

    Apr, 2018

  • MimicGAN：强大的图像流形投影与噪声模拟

    提出了一种新的稳健投影技术 -- 误差模拟，可在测试时间内利用代理网络直接逼近未知的失真，从而使 GAN 在现实世界的应用中显著更加稳健，具有更高的准确性和性能。

    Dec, 2019

  • DDGM: 基于扩散去噪的梯度最小化求解反问题

    该论文提出了一种基于梯度下降与降噪相结合的噪声重建方法，可以高精度地重建电子显微学的层析成像问题，结果表明相对于传统方法和更复杂的扩散方法，该方法具有更高的精度和更快的计算速度。

    Jul, 2023