Jan, 2020

Noise2Inverse：用于断层 tomography 的自监督深度卷积去噪

PDF
TL;DR利用深度卷积神经网络（CNN）开发了一种图像去噪方法：Noise2Inverse，可以应用于线性图像重建算法，无需任何额外的干净或噪声数据，通过利用噪声模型计算多个统计独立的重建来实现训练，该方法在模拟 CT 数据集和现实实验数据集中均显示出优于现有状态下的图像去噪方法和传统重建方法，能够显著降低噪声。
image denoisingdeep cnn-based denoisingnoise2inverselinear image reconstruction algorithmsstatistically independent reconstructions
发现论文，激发创造
  • 低剂量计算机断层扫描重建的旋转增益噪声 2 反问题

    本研究提出一种新颖的自监督方法，用于低剂量计算机断层扫描（LDCT）重构，结果表明该方法在降低剂量的情况下能够在 CT 图像质量方面取得更好的效果。

    Dec, 2023

  • 概率噪声消除：无监督内容感知去噪

    本研究提出了一种名为 Probabilistic Noise2Void 的卷积神经网络训练方法，可用于单一噪声图像的去噪。通过与噪声的合适描述相结合，可以得到每个像素的噪声观测和真实信号的完整概率模型。在各种噪声情况下评估了该方法，应用于公开的显微镜数据集，其表现和有监督的现有方法相当。

    Jun, 2019

  • 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

  • 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

  • 通过深度学习实现对于层析成像逆问题的几乎精确恢复

    本文旨在探讨科学机器学习中的一个基本问题，即基于深度学习的方法是否能够将无噪声的反问题精确解决。作者通过提供证据证明了这一问题。本文着重研究了一个典型的计算机断层扫描（CT）问题，并且通过迭代的端到端网络方案以及数据驱动的校准步骤，展示了该方案能够使 CT 重建达到数值精度，与基于压缩感知策略的方法相当。作者同时也在本文中展示了方法的优越表现。

    Jun, 2022

  • 使用降噪器中隐式的先验信息解决线性反问题

    本文提出了一种利用深度神经网络模型中的隐式先验进行线性反问题求解的方法，借助宫澤统计学理论和随机梯度上升算法，在去噪、去模糊、插值和压缩感知等方面取得了最先进的非监督性能水平。

    Jul, 2020

  • 通过自我监督实现的盲去噪

    提出了一种通用框架，用于去噪高维度测量，不需要先验信号、噪声估计和干净数据训练，仅假设噪声在不同维度上具有统计独立性，真实信号呈现某种相关性。

    Jan, 2019

  • 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

  • 基于模块化网络的利用受损图像的自监督噪声去除方法用于低剂量 CT 图像去噪

    这篇论文提出了一种新的方法，用于仅利用低剂量 CT（LDCT）数据进行 LDCT 图像去噪，而无需正常剂量 CT（NDCT）。通过将第二类型噪声添加到 LDCT 图像中，使用自监督的 noise2noise 模型和噪声即洁净策略进行训练，从而实现了提高接收场的模块化 U-Net 结构的选择。通过与最先进的深度学习方法相比，实验结果表明了所提方法的有效性。

    Aug, 2023

  • Self2Self+: 自监督学习与图像质量评估损失的单图像降噪

    利用单一图像进行自监督学习的提出方法利用门控卷积进行特征提取及无参考图像质量评估引导训练过程，采用伯努利采样从输入图像数据集中选择样本进行训练，并通过平均来自训练网络具有中断的各个实例的生成预测来产生相应结果，实验结果表明所提出的方法在合成和真实世界数据集上实现了最先进的去噪性能，突显了该方法作为各种噪声去除任务的有效性和实用性。

    Jul, 2023