Oct, 2020

D-VDAMP: 一种用于压缩 MRI 的去噪近似消息传递技术

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TL;DR本文提出了一种 CNN 架构用于去除带彩色高斯噪声的图像噪声，并结合 VDAMP 算法，该算法的有效噪声遵循可预测的彩色高斯分布，应用于可变密度采样压缩 MRI，其性能明显优于现有技术。
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发现论文，激发创造
  • 基于原则的神经网络压缩图像恢复：学习的 D-AMP

    通过借鉴稀疏信号恢复算法的思想并结合神经网络，提出了一种名为 LDAMP 的新网络结构，有效应用于各种测量矩阵中，并在图像恢复的准确性和运行时间方面优于现有算法。

    Apr, 2017

  • 带彩色混淆模型的变密度傅里叶采样图像的近似消息传递

    本篇论文介绍了一种名为 VDAMP 的新算法，它使用小波域来建模非均匀频谱密度信号的有色混叠，经验证其符合有色状态演进，并证明该算法在 MRI 中的应用效果比传统方法更加有效。

    Mar, 2020

  • 带图像去噪的近似信息传递压缩成像

    本篇文章介绍了一种更有效且更快的压缩成像算法，其中将近似消息传递 (AMP) 框架和基于小波的图像去噪器相结合，提供了两种压缩成像算法 (AMP-ABE 和 AMP-Wiener)，并通过数值实验验证了它们在运行时间和重建质量方面的性能优于现有算法。

    May, 2014

  • 从降噪到压缩感知

    该论文提出了一种名为 Denoising-based AMP (D-AMP) 的算法，可以集成各种去噪算法来优化压缩感知重构算法，并且通过分析理论特征，分析出 D-AMP 表现出色的原因在于其迭代中运用适当的 Onsager 校正项将信号扰动与去噪器设计目标接近，同时在自然图像高性能去噪器的辅助下加速十几倍，具有先进的 CS 重建性能。

    Jun, 2014

  • 高维线性反问题中的插值估计：严格分析

    本研究探讨了结合向量近似消息传递算法 (VAMP) 的插件降噪方法，以及对高维旋转不变随机矩阵 A 和 Lipschitz 降噪器，可以精确预测这种 VAMP 方法的均方误差，并在图像恢复和参数双线性估计等应用上进行了演示。

    Jun, 2018

  • 基于稀疏性和系数置换的双域 AMP 在图像块压缩感知中的应用

    本文提出了一种新的方法 SCP-AMP 来解决 LDAMP 算法在高维图像重构和细节修复方面存在的问题，SCP-AMP 采用离散余弦变换稀疏策略和系数置换策略来避免块效应，并使用 DCT 领域噪声校正和像素域去噪来进行迭代重构，还使用了多级深度注意力网络（MDANet）来增强纹理细节，实验表明 SCP-AMP 方法在视觉感知和客观指标上都优于其他最先进的 BCS 算法。

    May, 2023

  • 广义近似消息传递算法的自适应阻尼和均值去除

    本文介绍了广义近似信息传递（GAMP）算法及其用于处理非零均值、秩缺失、列相关和病态矩阵 A 时的自适应阻尼和均值消除策略，并展示了数值实验结果。

    Dec, 2014

  • 基于多码深度图像先验的即插即用 ADMM 图像去噪和 CT 重建

    本研究提出了多编码深度图像滤波方法，可避免过拟合问题并在图像去噪和 CT 重建问题中表现卓越。

    Apr, 2023

  • 通过近似信息传递的压缩高光谱成像

    本文提出了一种基于 AMP-3D-Wiener 算法的压缩高光谱成像重建技术，在压缩感知成像方法下，利用 CASSI 系统对高光谱三维数据进行快速采集和重建，在过去较广泛使用的算法中表现出更优异的性能。

    Jul, 2015

  • DoPAMINE：双面蒙版卷积神经网络用于像素自适应乘性噪声去斑

    介绍了基于神经网络的算法 DoPAMINE，其能在像素值仿射去噪器的框架下，对加性和乘性噪声进行去噪，通过实验证明，相较其它 CNN 算法，DoPAMINE 的性能更优。

    Feb, 2019