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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
等变的即插即用图像重建
通过强制使去噪器对特定变换群（旋转、反射和 / 或平移）保持等变性，本研究展示了在插拔式算法中如何提高算法的稳定性和重建质量，并通过理论分析说明了等变性在性能和稳定性上的作用。我们提出了一种简单的算法，通过在算法的每次迭代中对去噪器的输入应
PDF7 months ago
基于最优输运和凸分析的成像反问题的无监督方法
无监督深度学习在图像处理领域中日益成为研究的关键，能够通过学习表达丰富且强大的重构操作符来解决高质量训练数据稀缺的问题。本文回顾了基于最优运输和凸分析的理论上有依据的无监督学习方案，重点介绍了基于循环一致性模型和学习对抗规则化方法等具有明确
PDF8 months ago
收敛的即插即用方法：近端去噪器和无约束正则化参数
本文提出了两种解决方法，一是无需对正则化参数做限制的新型 PnP-DRS 收敛证明，二是在更广范围的正则化参数下收敛的 PGD 算法的放松版本，实验证明这两种解决方案均提高了图像恢复的准确性。
PDF8 months ago
核磁共振成像的即插即用方法（长篇）
本文介绍了使用 “即插即用” 算法进行 MRI 图像恢复的方法，其中迭代调用去噪子例程是更大的优化算法的一个步骤。我们还介绍了如何将 PnP 方法的结果解释为平衡方程的解，以便从平衡角度进行收敛分析。
PDF5 years ago