受深神经网络的巨大成功的启发，基于学习的方法在计算机断层扫描（CT）图像中获得了有希望的金属伪像（MAR）的表现。但是，大多数现有方法更加强调建模并嵌入本特定MAR任务的内在先验知识中，将其纳入其网络设计中。在这个问题上，我们提出了一个自适应卷积词典网络（ACDNET），该网络利用基于模型的方法和基于学习的方法。具体而言，我们探讨了金属伪像的先前结构，例如非本地重复条纹模式，并将其编码为显式加权卷积词典模型。然后，仔细设计了一种简单的算法来解决模型。通过将所提出算法的每个迭代取代展开到网络模块中，我们将先前的结构明确嵌入到深网中，\ emph {i.e。，}对MAR任务的明确解释性。此外，我们的ACDNET可以通过训练数据自动学习无伪影CT图像的先验，并根据其内容自适应地调整每个输入CT图像的表示内核。因此，我们的方法继承了基于模型的方法的明确解释性，并保持了基于学习的方法的强大表示能力。在合成和临床数据集上执行的综合实验表明，在有效性和模型概括方面，我们的ACDNET的优越性。 {\ color {blue} {{\ textIt {代码可在{\ url {https://github.com/hongwang01/acdnet}}}}}}}}}}}}}}}}

在计算断层摄影（CT）成像过程中，患者内的金属植入物总是造成有害伪影，这对重建的CT图像的视觉质量产生了负面影响，并且对随后的临床诊断产生负面影响。对于金属伪影减少（MAR）任务，基于深度学习的方法取得了有希望的表现。然而，大多数主要共享两个主要常见限制：1）CT物理成像几何约束是完全融入深网络结构中的; 2）整个框架对特定MAR任务具有薄弱的可解释性;因此，难以评估每个网络模块的作用。为了减轻这些问题，在本文中，我们构建了一种新的可解释的双域网络，称为Indudonet +，CT成像过程被精细地嵌入到其中。具体地说，我们推出了一个联合空间和氡域重建模型，并提出了一种仅具有简单操作员的优化算法来解决它。通过将所提出的算法中涉及的迭代步骤展开到相应的网络模块中，我们可以轻松地构建Indudonet +，以明确的解释性。此外，我们分析了不同组织之间的CT值，并将现有的观察合并到Endudonet +的现有网络中，这显着提高了其泛化性能。综合数据和临床数据的综合实验证实了所提出的方法的优越性以及超出当前最先进（SOTA）MAR方法的卓越概括性性能。代码可用于\ url {https://github.com/hongwang01/indududonet_plus}。

During X-ray computed tomography (CT) scanning, metallic implants carrying with patients often lead to adverse artifacts in the captured CT images and then impair the clinical treatment. Against this metal artifact reduction (MAR) task, the existing deep-learning-based methods have gained promising reconstruction performance. Nevertheless, there is still some room for further improvement of MAR performance and generalization ability, since some important prior knowledge underlying this specific task has not been fully exploited. Hereby, in this paper, we carefully analyze the characteristics of metal artifacts and propose an orientation-shared convolution representation strategy to adapt the physical prior structures of artifacts, i.e., rotationally symmetrical streaking patterns. The proposed method rationally adopts Fourier-series-expansion-based filter parametrization in artifact modeling, which can better separate artifacts from anatomical tissues and boost the model generalizability. Comprehensive experiments executed on synthesized and clinical datasets show the superiority of our method in detail preservation beyond the current representative MAR methods. Code will be available at \url{https://github.com/hongwang01/OSCNet}

As a common weather, rain streaks adversely degrade the image quality. Hence, removing rains from an image has become an important issue in the field. To handle such an ill-posed single image deraining task, in this paper, we specifically build a novel deep architecture, called rain convolutional dictionary network (RCDNet), which embeds the intrinsic priors of rain streaks and has clear interpretability. In specific, we first establish a RCD model for representing rain streaks and utilize the proximal gradient descent technique to design an iterative algorithm only containing simple operators for solving the model. By unfolding it, we then build the RCDNet in which every network module has clear physical meanings and corresponds to each operation involved in the algorithm. This good interpretability greatly facilitates an easy visualization and analysis on what happens inside the network and why it works well in inference process. Moreover, taking into account the domain gap issue in real scenarios, we further design a novel dynamic RCDNet, where the rain kernels can be dynamically inferred corresponding to input rainy images and then help shrink the space for rain layer estimation with few rain maps so as to ensure a fine generalization performance in the inconsistent scenarios of rain types between training and testing data. By end-to-end training such an interpretable network, all involved rain kernels and proximal operators can be automatically extracted, faithfully characterizing the features of both rain and clean background layers, and thus naturally lead to better deraining performance. Comprehensive experiments substantiate the superiority of our method, especially on its well generality to diverse testing scenarios and good interpretability for all its modules. Code is available in \emph{\url{https://github.com/hongwang01/DRCDNet}}.

尽管目前基于深度学习的方法在盲目的单图像超分辨率（SISR）任务中已获得了有希望的表现，但其中大多数主要集中在启发式上构建多样化的网络体系结构，并更少强调对Blur之间的物理发电机制的明确嵌入内核和高分辨率（HR）图像。为了减轻这个问题，我们提出了一个模型驱动的深神经网络，称为blind SISR。具体而言，为了解决经典的SISR模型，我们提出了一种简单的效果迭代算法。然后，通过将所涉及的迭代步骤展开到相应的网络模块中，我们自然构建了KXNET。所提出的KXNET的主要特异性是整个学习过程与此SISR任务的固有物理机制完全合理地集成在一起。因此，学习的模糊内核具有清晰的物理模式，并且模糊内核和HR图像之间的相互迭代过程可以很好地指导KXNET沿正确的方向发展。关于合成和真实数据的广泛实验很好地证明了我们方法的卓越准确性和一般性超出了当前代表性的最先进的盲目SISR方法。代码可在：\ url {https://github.com/jiahong-fu/kxnet}中获得。

具有高分辨率（HR）的磁共振成像（MRI）提供了更详细的信息，以进行准确的诊断和定量图像分析。尽管取得了重大进展，但大多数现有的医学图像重建网络都有两个缺陷：1）所有这些缺陷都是在黑盒原理中设计的，因此缺乏足够的解释性并进一步限制其实际应用。可解释的神经网络模型引起了重大兴趣，因为它们在处理医学图像时增强了临床实践所需的可信赖性。 2）大多数现有的SR重建方法仅使用单个对比度或使用简单的多对比度融合机制，从而忽略了对SR改进至关重要的不同对比度之间的复杂关系。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种新颖的模型引导的可解释的深层展开网络（MGDUN），用于医学图像SR重建。模型引导的图像SR重建方法求解手动设计的目标函数以重建HR MRI。我们通过将MRI观察矩阵和显式多对比度关系矩阵考虑到末端到端优化期间，将迭代的MGDUN算法展示为新型模型引导的深层展开网络。多对比度IXI数据集和Brats 2019数据集进行了广泛的实验，证明了我们提出的模型的优势。

高光谱成像是各种应用的基本成像模型，尤其是遥感，农业和医学。灵感来自现有的高光谱相机，可以慢，昂贵或笨重，从低预算快照测量中重建高光谱图像（HSIS）已经绘制了广泛的关注。通过将截断的数值优化算法映射到具有固定数量的相位的网络中，近期深度展开网络（DUNS）用于光谱快照压缩感应（SCI）已经取得了显着的成功。然而，DUNS远未通过缺乏交叉相位相互作用和适应性参数调整来达到有限的工业应用范围。在本文中，我们提出了一种新的高光谱可分解的重建和最佳采样深度网络，用于SCI，被称为HeroSnet，其中包括在ISTA展开框架下的几个阶段。每个阶段可以灵活地模拟感测矩阵，并在梯度下降步骤中进行上下文调整步骤，以及分层熔断器，并在近侧映射步骤中有效地恢复当前HSI帧的隐藏状态。同时，终端实现硬件友好的最佳二进制掩模，以进一步提高重建性能。最后，我们的Herosnet被验证以优于大幅边缘的模拟和实际数据集的最先进的方法。

将优化算法映射到神经网络中，深度展开的网络（DUNS）在压缩传感（CS）方面取得了令人印象深刻的成功。从优化的角度来看，Duns从迭代步骤中继承了一个明确且可解释的结构。但是，从神经网络设计的角度来看，大多数现有的Dun是基于传统图像域展开而固有地建立的，该图像域的展开将一通道图像作为相邻阶段之间的输入和输出，从而导致信息传输能力不足，并且不可避免地会损失图像。细节。在本文中，为了打破上述瓶颈，我们首先提出了一个广义的双域优化框架，该框架是逆成像的一般性，并将（1）图像域和（2）卷积编码域先验的优点整合到限制解决方案空间中的可行区域。通过将所提出的框架展开到深神经网络中，我们进一步设计了一种新型的双域深卷积编码网络（D3C2-NET），用于CS成像，具有通过所有展开的阶段传输高通量特征级图像表示的能力。关于自然图像和MR图像的实验表明，与其他最先进的艺术相比，我们的D3C2-NET实现更高的性能和更好的准确性权衡权衡。

在计算机断层扫描成像的实际应用中，投影数据可以在有限角度范围内获取，并由于扫描条件的限制而被噪声损坏。嘈杂的不完全投影数据导致反问题的不良性。在这项工作中，我们从理论上验证了低分辨率重建问题的数值稳定性比高分辨率问题更好。在接下来的内容中，提出了一个新型的低分辨率图像先验的CT重建模型，以利用低分辨率图像来提高重建质量。更具体地说，我们在下采样的投影数据上建立了低分辨率重建问题，并将重建的低分辨率图像作为原始限量角CT问题的先验知识。我们通过交替的方向方法与卷积神经网络近似的所有子问题解决了约束最小化问题。数值实验表明，我们的双分辨率网络在嘈杂的有限角度重建问题上的变异方法和流行的基于学习的重建方法都优于变异方法。

高密度物体（例如金属植入物和牙科填充物）的存在可以在计算机断层扫描（CT）图像中引入严重的条纹样伪像，从而极大地限制了随后的诊断。尽管已经提出了用于减少金属伪像的各种基于神经网络的方法（MAR），但由于对正式域中的全球环境的利用有限，图像域引入的次生伪像，它们的性能通常不佳，并且需要精确的次要伪像。金属面具。为了解决这些问题，本文探讨了在辛图和图像域中在MAR中的快速傅立叶卷积，并提出了MAR的傅立叶双域网络，称为FD-MAR。具体而言，我们首先提出了一个傅立叶曲调恢复网络，该网络可以利用辛克图范围内的接受环境来填充来自未腐败区域的金属腐败区域，因此对金属痕迹是可靠的。其次，我们在图像域中提出了一个傅立叶细化网络，该网络可以通过探索整个图像范围的上下文信息以局部到全球的方式来完善重建的图像。结果，拟议的FD-MAR可以探索MAR的正式和图像范围的接收场。通过通过复合损失函数优化FD-MAR，广泛的实验结果证明了拟议的FD-MAR在定量指标和视觉比较方面的优越性优于最先进的MAR方法。值得注意的是，FD-MAR不需要精确的金属口罩，这在临床常规中非常重要。

在弱光环境下，手持式摄影在长时间的曝光设置下遭受了严重的相机震动。尽管现有的Deblurry算法在暴露良好的模糊图像上表现出了令人鼓舞的性能，但它们仍然无法应对低光快照。在实用的低光脱毛中，复杂的噪声和饱和区是两个主导挑战。在这项工作中，我们提出了一种称为图像的新型非盲脱毛方法，并具有特征空间Wiener Deonervolution网络（Infwide），以系统地解决这些问题。在算法设计方面，Infwide提出了一个两分支的架构，该体系结构明确消除了噪声并幻觉，使图像空间中的饱和区域抑制了特征空间中的响起文物，并将两个互补输出与一个微妙的多尺度融合网络集成在一起高质量的夜间照片浮雕。为了进行有效的网络培训，我们设计了一组损失功能，集成了前向成像模型和向后重建，以形成近环的正则化，以确保深神经网络的良好收敛性。此外，为了优化Infwide在实际弱光条件下的适用性，采用基于物理过程的低光噪声模型来合成现实的嘈杂夜间照片进行模型训练。利用传统的Wiener Deonervolution算法的身体驱动的特征并引起了深层神经网络的表示能力，Infwide可以恢复细节，同时抑制在脱毛期间的不愉快的人工制品。关于合成数据和实际数据的广泛实验证明了所提出的方法的出色性能。

光谱压缩成像（SCI）能够将高维高光谱图像编码为2D测量，然后使用算法来重建时空光谱数据处。目前，SCI的主要瓶颈是重建算法，最新的（SOTA）重建方法通常面临长期重建时间和/或细节恢复不良的问题。在本文中，我们提出了一个新型的混合网络模块，即CCOT（卷积和上下文变压器）块，该模块可以同时获得卷积的感应偏见和强大的变压器建模能力，并有助于提高重建质量以提高重建质量还原细节。我们将提出的CCOT块集成到基于广义交替投影算法的深层展开框架中，并进一步提出GAP-CCOT网络。通过大量合成和真实数据的实验，我们提出的模型可实现更高的重建质量（$> $> $> $> $ 2db的PSNR在模拟基准数据集中）和比现有SOTA算法更短的运行时间。代码和模型可在https://github.com/ucaswangls/gap-ccot上公开获得。

派生是一个重要而基本的计算机视觉任务，旨在消除在下雨天捕获的图像或视频中的雨条纹和累积。现有的派威方法通常会使雨水模型的启发式假设，这迫使它们采用复杂的优化或迭代细化以获得高回收质量。然而，这导致耗时的方法，并影响解决从假设偏离的雨水模式的有效性。在本文中，我们通过在没有复杂的雨水模型假设的情况下，通过在没有复杂的雨水模型假设的情况下制定污染作为预测滤波问题的简单而有效的污染方法。具体地，我们识别通过深网络自适应地预测适当的核的空间变型预测滤波（SPFILT以过滤不同的各个像素。由于滤波可以通过加速卷积来实现，因此我们的方法可以显着效率。我们进一步提出了eFderain +，其中包含三个主要贡献来解决残留的雨迹，多尺度和多样化的雨水模式而不会损害效率。首先，我们提出了不确定感知的级联预测滤波（UC-PFILT），其可以通过预测的内核来识别重建清洁像素的困难，并有效地移除残留的雨水迹线。其次，我们设计重量共享多尺度扩张过滤（WS-MS-DFILT），以处理多尺度雨条纹，而不会损害效率。第三，消除各种雨水模式的差距，我们提出了一种新颖的数据增强方法（即Rainmix）来培养我们的深层模型。通过对不同变体的复杂分析的所有贡献相结合，我们的最终方法在恢复质量和速度方面优于四个单像辐照数据集和一个视频派威数据集的基线方法。

从有限角度范围内获取的X射线投影的计算机断层扫描（CT）重建是具有挑战性的，特别是当角度范围非常小时。分析和迭代模型都需要更多的投影来有效建模。由于其出色的重建性能，深度学习方法已经取得了普遍存在，但此类成功主要限制在同一数据集中，并且在具有不同分布的数据集中不概括。在此，我们通过引入铭顶推销模块来提出用于有限角度CT重建的外推网，这是理论上的合理的。该模块补充了额外的铭顶信息和靴子型号概括性。广泛的实验结果表明，我们的重建模型在NIH-AAPM数据集上实现了最先进的性能，类似于现有方法。更重要的是，我们表明，与现有方法相比，使用这种Sinogram推断模块显着提高了在未经持续数据集（例如，Covid-19和LIDC数据集）上的模型的泛化能力。

在本文中，我们开发了一种高效的回顾性深度学习方法，称为堆叠U-网，具有自助前沿，解决MRI中刚性运动伪影的问题。拟议的工作利用损坏的图像本身使用额外的知识前瞻，而无需额外的对比度数据。所提出的网络通过共享来自相同失真对象的连续片的辅助信息来学习错过的结构细节。我们进一步设计了一种堆叠的U-网的细化，便于保持图像空间细节，从而提高了像素到像素依赖性。为了执行网络培训，MRI运动伪像的模拟是不可避免的。我们使用各种类型的图像前瞻呈现了一个密集的分析：来自同一主题的其他图像对比的提出的自助前锋和前锋。实验分析证明了自助前锋的有效性和可行性，因为它不需要任何进一步的数据扫描。

多尺度体系结构和注意力模块在许多基于深度学习的图像脱落方法中都显示出有效性。但是，将这两个组件手动设计和集成到神经网络中需要大量的劳动力和广泛的专业知识。在本文中，高性能多尺度的细心神经体系结构搜索（MANAS）框架是技术开发的。所提出的方法为图像脱落任务的最爱的多个灵活模块制定了新的多尺度注意搜索空间。在搜索空间下，建立了多尺度的细胞，该单元被进一步用于构建功能强大的图像脱落网络。通过基于梯度的搜索算法自动搜索脱毛网络的内部多尺度架构，该算法在某种程度上避免了手动设计的艰巨过程。此外，为了获得强大的图像脱落模型，还提出了一种实用有效的多到一对训练策略，以允许去磨损网络从具有相同背景场景的多个雨天图像中获取足够的背景信息，与此同时，共同优化了包括外部损失，内部损失，建筑正则损失和模型复杂性损失在内的多个损失功能，以实现可靠的损伤性能和可控的模型复杂性。对合成和逼真的雨图像以及下游视觉应用（即反对检测和分割）的广泛实验结果始终证明了我们提出的方法的优越性。

为了解决高光谱图像超分辨率（HSISR）的不良问题，通常方法是使用高光谱图像（HSIS）的先前信息作为正则化术语来限制目标函数。使用手工制作前沿的基于模型的方法无法完全表征HSI的性质。基于学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习HSI的隐式前导者。然而，CNN的学习能力是有限的，它仅考虑HSI的空间特性并忽略光谱特性，并且卷积对远程依赖性建模无效。还有很多改进的空间。在本文中，我们提出了一种新颖的HSISR方法，该方法使用变压器而不是CNN来学习HSI之前。具体地，我们首先使用近端梯度算法来解决HSISR模型，然后使用展开网络来模拟迭代解决方案过程。变压器的自我注意层使其具有空间全局互动的能力。此外，我们在变压器层后面添加3D-CNN，以更好地探索HSIS的时空相关性。两个广泛使用的HSI数据集和实际数据集的定量和视觉结果证明，与所有主流算法相比，所提出的方法实现了相当大的增益，包括最竞争力的传统方法和最近提出的基于深度学习的方法。

Low-dose computed tomography (CT) plays a significant role in reducing the radiation risk in clinical applications. However, lowering the radiation dose will significantly degrade the image quality. With the rapid development and wide application of deep learning, it has brought new directions for the development of low-dose CT imaging algorithms. Therefore, we propose a fully unsupervised one sample diffusion model (OSDM)in projection domain for low-dose CT reconstruction. To extract sufficient prior information from single sample, the Hankel matrix formulation is employed. Besides, the penalized weighted least-squares and total variation are introduced to achieve superior image quality. Specifically, we first train a score-based generative model on one sinogram by extracting a great number of tensors from the structural-Hankel matrix as the network input to capture prior distribution. Then, at the inference stage, the stochastic differential equation solver and data consistency step are performed iteratively to obtain the sinogram data. Finally, the final image is obtained through the filtered back-projection algorithm. The reconstructed results are approaching to the normal-dose counterparts. The results prove that OSDM is practical and effective model for reducing the artifacts and preserving the image quality.

基于深度学习（DL）的高光谱图像（HSIS）去噪方法直接学习观察到的嘈杂图像和底层清洁图像之间的非线性映射。他们通常不考虑HSIS的物理特征，因此使他们缺乏了解他们的去噪机制的关键。为了解决这个问题，我们为HSI去噪提出了一种新颖的模型指导可解释网络。具体而言，完全考虑HSI的空间冗余，光谱低秩和光谱空间特性，我们首先建立基于子空间的多维稀疏模型。该模型首先将观察到的HSIS投入到低维正交子空间，然后表示具有多维字典的投影图像。之后，该模型展开到名为SMDS-Net的端到端网络中，其基本模块与模型的去噪程序无缝连接。这使得SMDS-Net传达清晰的物理意义，即学习HSIS的低级别和稀疏性。最后，通过端到端培训获得包括词典和阈值处理的所有关键变量。广泛的实验和综合分析证实了我们对最先进的HSI去噪方法的方法的去噪能力和可解释性。

深度学习已被广​​泛用于医学图像分割，并且录制了录制了该领域深度学习的成功的大量论文。在本文中，我们使用深层学习技术对医学图像分割的全面主题调查。本文进行了两个原创贡献。首先，与传统调查相比，直接将深度学习的文献分成医学图像分割的文学，并为每组详细介绍了文献，我们根据从粗略到精细的多级结构分类目前流行的文献。其次，本文侧重于监督和弱监督的学习方法，而不包括无监督的方法，因为它们在许多旧调查中引入而且他们目前不受欢迎。对于监督学习方法，我们分析了三个方面的文献：骨干网络的选择，网络块的设计，以及损耗功能的改进。对于虚弱的学习方法，我们根据数据增强，转移学习和交互式分割进行调查文献。与现有调查相比，本调查将文献分类为比例不同，更方便读者了解相关理由，并将引导他们基于深度学习方法思考医学图像分割的适当改进。