May, 2023

盲反问题的分块坐标插入播放方法

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TL;DRBlock-coordinate Plug-and-play (BC-PnP) method is proposed for solving blind inverse problems by introducing denoisers as priors on both the unknown image and the unknown measurement operator with an approximate minimum mean-squared error (MMSE) denoiser.
plug-and-playimaging inverse problemslearned denoisersblind inverse problemsmeasurement operators
发现论文，激发创造
  • 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

  • 单次插拔式逆问题解决方案

    利用 Plug-and-Play（PnP）先验在逆问题中的应用日益突出，本研究介绍了 Single-Shot PnP 方法（SS-PnP），使用少量数据解决逆问题，通过将 Single-Shot 近端去噪器集成到迭代方法中，并提出基于保留相关频率的新型函数的隐式神经先验，以获得更好的逼近。

    Nov, 2023

  • Poisson 反问题中的收敛 Bregman 插值播放图像修复

    本论文提出了两种基于 Bregman 得分去噪器的 PnP 算法，用于解决 Poisson 反问题，并证明了该方法收敛于明确全局功能的稳定点。

    Jun, 2023

  • 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

  • 插拔式方法在经过适当训练的去噪器的证明下收敛

    本文介绍了一种名为 Plug-and-play（PnP）的非凸架构，它将现代去噪先验（如 BM3D 或基于深度学习的去噪器）集成到 ADMM 或其他近端算法中。我们在不使用缩小步长的情况下理论上建立了 PnP-FBS 和 PnP-ADMM 的收敛性，提出了实际谱标准化的技术，以满足所提出的 Lipschitz 条件，最后通过实验结果验证了理论的有效性。

    May, 2019

  • 通过去噪实现块坐标正则化

    本文针对使用仅通过去噪函数指定的先验从其噪声测量中估计向量的问题，提出了一种新的块协调等价正则化 - by-denoising（RED）算法，并理论分析了算法的收敛性及其与传统的近端优化的关系。

    May, 2019

  • 逆问题中的收敛正则化与线性即插即用去噪器

    插拔式去噪是一种利用现成的图像去噪器解决成像反问题的流行迭代框架。本文提供了关于经典正则化理论的概述，并调查了几种新近的数据驱动方法作为可以被证明收敛的正则化方案。同时，本文还讨论了插拔式算法和其已确立的收敛保证。进一步地，在线性去噪器的基础上，提出了一种新颖的谱滤波技术来控制由去噪器引起的正则化强度，并通过将去噪器的隐式正则化与显式正则化功能关联起来，严格证明了插拔式与线性去噪器的收敛正则化方案。这个理论分析得到了在层析成像的经典反问题中的数值实验的验证。

    Jul, 2023

  • 无需调节的即插即用近端算法用于逆向成像问题

    本文提出了一种可实现自动调参的 PnP 近端算法，利用混合模型自由和基于模型的深度强化学习方法，开发出策略网络进行参数自动搜索，从而得到最优参数值，可在重构图像方面提供 state-of-the-art 的效果，尤其在压缩感知 MRI 和相位恢复上结果有很大提升。

    Feb, 2020

  • 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

  • TFPnP: 无需调参的即插即用近端算法及其在反演成像问题中的应用

    该研究提出了一种无需手动参数调整的自动调参算法，该算法利用混合模型无关和模型基深度强化学习策略的方法学习参数搜索的策略网络。通过严格的数值和视觉实验，学习的策略可以根据不同场景设置自定义参数，并比现有的手工参数更加高效和有效。

    Nov, 2020