image inverse problems | BriefGPT

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通过后验采样解决一般有噪音的逆问题：一种策略梯度视角
使用预训练扩散生成模型以输入图像为指导，通过 Diffusion Policy Gradient 方法精确估计输入图像的指导评分函数，解决多种线性和非线性反问题，并在 FFHQ、ImageNet 和 LSUN 数据集上实现更高的图像恢复质量
PDF4 months ago
基于随机去噪正则化的即插即用图像恢复
插拔式（PnP）算法是一类迭代算法，通过结合物理模型和深度神经网络进行正规化，解决图像逆问题。我们提出了一个新的 PnP 框架，称为随机去噪正则化（SNORE），它只在恰当程度上含有噪声的图像上应用去噪算法，并基于明确的随机正则化得出了解决
PDF5 months ago
基于深度学习的人工傅立叶变换（AFT-Net）MRI 重建
我们引入了一种统一的复值深度学习框架 - 人工傅里叶变换网络（AFT-Net），将领域流形学习和复值神经网络相结合，可以解决领域变换中的图像逆问题，特别是用于加速磁共振成像（MRI）重建和其他应用。
PDF7 months ago
Nest-DGIL: Nesterov 优化的深度几何增量学习用于 CS 图像重建
在这项研究中，我们提出了一种基于二阶 Nesterov 近端梯度优化的深度几何增量学习框架，该框架能够高效地解决图像逆问题并降低图像重建中的伪影。我们的重建方案包括线性重建、级联几何增量修复、Nesterov 加速和后处理四个模块，并通过与
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
基于流噪声模型的反问题求解
该研究利用归一化流先验研究了图像反问题，将解视为基于测量的图像后验概率最大化估计，通过噪声模型和非线性正演算子验证了该方法在各种反问题中的有效性，并初步解决了带有流先验的反问题的理论恢复保证问题。
PDF4 years ago
使用分段线性估计器解决反问题：从高斯混合模型到结构稀疏
本文提出了基于高斯混合模型的通用图像反问题求解框架，并描述了一种具有结构稀疏估计的框架的双重数学解释，该解释表明所得到的分段线性估计在稳定估计当与传统稀疏反问题技术相比，同时还建议了一种有效的基于词典的初始化方法，该算法在图像修复、放大和去
PDF14 years ago