Jun, 2018
从未有先验与无真实图像的未采样测量中训练深度学习图像去噪器
Training deep learning based image denoisers from undersampled measurements without ground truth and without image prior
Magauiya Zhussip, Shakarim Soltanayev, Se Young Chun
TL;DR本文提出基于去噪 - 近似传递消息和 Stein 无偏风险估计器理论的新方法,用于训练深度学习图像去噪器。这些方法能够从少量观测数据中恢复高质量图像,不需要原始图像,也不需要手动设置的图像先验条件,并在各种具有挑战性的压缩感知恢复问题上实现了最先进的性能。