盐和辣椒噪声去除是图像处理中的常见问题。传统的去噪方法有两个限制。首先，通常未准确描述噪声特性。例如，噪声位置信息通常被忽略，并且盐和辣椒噪声的稀疏性通常由L1标准描述，这不能清楚地示出稀疏变量。其次，传统方法将污染图像分离成恢复的图像和噪声部分，从而导致恢复具有不满足平滑部件和细节部件的图像。在本研究中，我们引入了噪声检测策略来确定噪声的位置，并且采用由LP准规范描绘的非凸稀稀曲面正规化来描述噪声的稀疏性，从而解决了第一个限制。采用静止框架变换的形态分析框架将处理的图像分解为卡通，纹理和噪声部件以解决第二个限制。然后，采用乘法器（ADMM）的交替方向方法来解决所提出的模型。最后，进行实验以验证所提出的方法，并将其与一些最新的最先进的去噪方法进行比较。实验结果表明，该方法可以在保留加工图像的细节时去除盐和辣椒噪声。

在过去十年中，图像已成为许多域中的重要信息来源，因此他们的高质量是获取更好信息的必要条件。出现的重要问题是图像去噪，这意味着从不准确和/或部分测量的样品中恢复信号。这种解释与压缩感测理论高度相关，这是一种革命性的技术，并且意味着如果信号稀疏，则可以从几个测量值获得原始信号，这些值远低于其他使用的理论所建议的值像Shannon的抽样理论。压缩传感（CS）理论的强因素以实现稀疏性解决方案以及从损坏的图像中移除的噪声是基础词典的选择。在本文中，比较了基于压缩感测和稀疏近似理论的高斯粘性白噪声的离散余弦变换（DCT）和力矩变换（TCHEBICHEF，KRAWTCHOUK）。实验结果表明，由矩变换构建的基本词典竞争性地表现为传统的DCT。后一种变换显示了30.82dB的PSNR，与Tchebichef变换相同的0.91 SSIM值。此外，从稀疏性的角度来看，Krawtchouk时刻提供大约20-30％的稀疏结果比DCT更多。

在本文中，我们提出了一种用于HSI去噪的强大主成分分析的新型非耦合方法，其侧重于分别同时为低级和稀疏组分的等级和列方向稀疏性产生更准确的近似。特别是，新方法采用日志确定级别近似和新颖的$ \ ell_ {2，\ log} $常规，以便分别限制组件矩阵的本地低级或列明智地稀疏属性。对于$ \ ell_ {2，\ log} $ - 正常化的收缩问题，我们开发了一个高效的封闭式解决方案，该解决方案名为$ \ ell_ {2，\ log} $ - 收缩运算符。新的正则化和相应的操作员通常可以用于需要列明显稀疏性的其他问题。此外，我们在基于日志的非凸rpca模型中强加了空间光谱总变化正则化，这增强了从恢复的HSI中的空间和光谱视图中的全局转换平滑度和光谱一致性。关于模拟和实际HSIS的广泛实验证明了所提出的方法在去噪HSIS中的有效性。

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.

最近，从图像中提取的不同组件的低秩属性已经考虑在MAN Hypspectral图像去噪方法中。然而，这些方法通常将3D矩阵或1D向量展开，以利用现有信息，例如非识别空间自相似性（NSS）和全局光谱相关（GSC），其破坏了高光谱图像的内在结构相关性（HSI） ）因此导致恢复质量差。此外，由于在HSI的原始高维空间中的矩阵和张量的矩阵和张量的参与，其中大多数受到重大计算负担问题。我们使用子空间表示和加权低级张量正则化（SWLRTR）进入模型中以消除高光谱图像中的混合噪声。具体地，为了在光谱频带中使用GSC，将噪声HSI投影到简化计算的低维子空间中。之后，引入加权的低级张量正则化术语以表征缩减图像子空间中的前导。此外，我们设计了一种基于交替最小化的算法来解决非耦合问题。模拟和实时数据集的实验表明，SWLRTR方法比定量和视觉上的其他高光谱去噪方法更好。

图像处理中最重要的问题之一是由于模糊过程而丢失的图像的近似。这些类型的事项分为非盲目和盲目问题。由于原始图像和点扩展功能估计未知，第二种问题比计算比第一个问题更复杂。在本文中，引入了一种基于$ L_0-\ alpha L_1 $正则化和帧转换的基于粗细迭代的算法，以近似传播函数估计。由于内核的分解到不同频率，Framefet转移改善了恢复的内核。同样在所提出的模型分数梯度运算符代替普通梯度操作员。在不同种类的图像上调查了所提出的方法，例如文本，面部，自然。所提出的方法的输出反映了所提出的算法在恢复图像中恢复盲问题的有效性。

Dynamic magnetic resonance image reconstruction from incomplete k-space data has generated great research interest due to its capability to reduce scan time. Never-theless, the reconstruction problem is still challenging due to its ill-posed nature. Recently, diffusion models espe-cially score-based generative models have exhibited great potential in algorithm robustness and usage flexi-bility. Moreover, the unified framework through the variance exploding stochastic differential equation (VE-SDE) is proposed to enable new sampling methods and further extend the capabilities of score-based gener-ative models. Therefore, by taking advantage of the uni-fied framework, we proposed a k-space and image Du-al-Domain collaborative Universal Generative Model (DD-UGM) which combines the score-based prior with low-rank regularization penalty to reconstruct highly under-sampled measurements. More precisely, we extract prior components from both image and k-space domains via a universal generative model and adaptively handle these prior components for faster processing while maintaining good generation quality. Experimental comparisons demonstrated the noise reduction and detail preservation abilities of the proposed method. Much more than that, DD-UGM can reconstruct data of differ-ent frames by only training a single frame image, which reflects the flexibility of the proposed model.

图像生产工具并不总是创建清晰的图像，有时会创建嘈杂和模糊的图像。在这些情况下，泊松噪声是在天文学中拍摄的医学图像和图像中出现的最著名的声音之一。模糊的图像与泊松噪声掩盖了医学或天文学中非常重要的重要细节。因此，研究人员总是考虑研究和提高受这种噪声影响的图像质量。在本文中，在第一步中，基于帧转换，引入了局部最小的先验，在下一步中，该工具与分数计算一起用于泊松式图像模糊反volution。在下文中，该模型被推广到盲案。为了评估提出的模型的性能，已经研究了一些图像，例如真实图像。

本文介绍了在混合高斯 - 突破噪声条件下重建高分辨率（HR）LF图像的GPU加速计算框架。主要重点是考虑处理速度和重建质量的高性能方法。从统计的角度来看，我们得出了一个联合$ \ ell^1 $ - $ \ ell^2 $数据保真度，用于惩罚人力资源重建错误，考虑到混合噪声情况。对于正则化，我们采用了加权非本地总变异方法，这使我们能够通过适当的加权方案有效地实现LF图像。我们表明，乘数算法（ADMM）的交替方向方法可用于简化计算复杂性，并在GPU平台上导致高性能并行计算。对合成4D LF数据集和自然图像数据集进行了广泛的实验，以验证提出的SR模型的鲁棒性并评估加速优化器的性能。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法在严重的混合噪声条件下实现了更好的重建质量。此外，提议的方法克服了处理大规模SR任务的先前工作的局限性。虽然适合单个现成的GPU，但建议的加速器提供的平均加速度为2.46 $ \ times $和1.57 $ \ times $，分别为$ \ times 2 $和$ \ times 3 $ SR任务。此外，与CPU执行相比，达到$ 77 \ times $的加速。

受监管的基于学习的方法屈服于强大的去噪结果，但它们本质上受到大规模清洁/嘈杂配对数据集的需要。另一方面，使用无监督的脱言机需要更详细地了解潜在的图像统计数据。特别是，众所周知，在高频频带上，清洁和嘈杂的图像之间的表观差异是最突出的，证明使用低通滤波器作为传统图像预处理步骤的一部分。然而，基于大多数基于学习的去噪方法在不考虑频域信息的情况下仅利用来自空间域的片面信息。为了解决这一限制，在本研究中，我们提出了一种频率敏感的无监督去噪方法。为此，使用生成的对抗性网络（GaN）作为基础结构。随后，我们包括光谱鉴别器和频率重建损失，以将频率知识传输到发电机中。使用自然和合成数据集的结果表明，我们无监督的学习方法增强了频率信息，实现了最先进的去噪能力，表明频域信息可能是提高无监督基于学习的方法的整体性能的可行因素。

低级别在高光谱图像（HSI）降级任务中很重要。根据张量的奇异值分解定义的张量核标准（TNN）是描述HSI低级别的最新方法。但是，TNN忽略了HSI在解决deno的任务时的某些身体含义，从而导致了次优的降级性能。在本文中，我们提出了用于HSI降解任务的多模式和频率加权张量核定常（MFWTNN）和非凸MFWTNN。首先，我们研究了频率切片的物理含义，并重新考虑其权重以提高TNN的低级别表示能力。其次，我们考虑两个空间维度和HSI的光谱维度之间的相关性，并将上述改进与TNN相结合以提出MFWTNN。第三，我们使用非凸功能来近似频率张量的秩函数，并提出非MFWTNN以更好地放松MFWTNN。此外，我们自适应地选择更大的权重，用于切片，主要包含噪声信息和较小的重量，用于包含配置文件信息的切片。最后，我们开发了基于乘数（ADMM）算法的有效交替方向方法来求解所提出的模型，并在模拟和真实的HSI数据集中证实了我们的模型的有效性。

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。

减少磁共振（MR）图像采集时间可能会使MR检查更容易获得。包括深度学习模型在内的先前艺术已致力于解决长期MRI成像时间的问题。最近，深层生成模型在算法鲁棒性和使用灵活性方面具有巨大的潜力。然而，无法直接学习或使用任何现有方案。此外，还值得研究的是，深层生成模型如何在混合域上很好地工作。在这项工作中，通过利用基于深度能量的模型，我们提出了一个K空间和图像域协作生成模型，以全面估算从采样量未采样的测量中的MR数据。与最先进的实验比较表明，所提出的混合方法的重建精度较小，在不同的加速因子下更稳定。

在本文中，我们解决了逆转图像滤波器效果的新问题，该图像过滤器可以是线性的或非线性的。假设是滤波器的算法未知，滤波器可作为黑框。我们为最小化本地补丁的成本函数和使用总衍生物来近似于梯度下降以解决问题的渐变来制定该逆问题。我们分析影响傅里叶域中输出的收敛和质量的因素。我们还研究加速梯度下降算法在三个无梯度的反向滤波器中的应用，包括本文提出的较方案。我们提出了广泛的实验结果，以评估所提出的算法的复杂性和有效性。结果表明，所提出的算法优于现有技术（1），它与最快的反向滤波器的复杂程度相同，但它可以反转更多数量的滤波器，并且（2）它可以反转与非常复杂的反滤波器的过滤器相同的滤波器列表，但其复杂性要小得多。

低等级张量完成（LRTC）问题引起了计算机视觉和信号处理的极大关注。如何获得高质量的图像恢复效果仍然是目前要解决的紧急任务。本文提出了一种新的张量$ l_ {2,1} $最小化模型（TLNM），该模型（TLNM）集成了总和核标准（SNN）方法，与经典的张量核定常（TNN）基于张量的张量完成方法不同，与$ L_ { 2,1} $ norm和卡塔尔里亚尔分解用于解决LRTC问题。为了提高图像的局部先验信息的利用率，引入了总变化（TV）正则化项，从而导致一类新的Tensor $ L_ {2,1} $ NORM Minimization，总变量模型（TLNMTV）。两个提出的模型都是凸，因此具有全局最佳解决方案。此外，我们采用交替的方向乘数法（ADMM）来获得每个变量的封闭形式解，从而确保算法的可行性。数值实验表明，这两种提出的算法是收敛性的，比较优于方法。特别是，当高光谱图像的采样率为2.5 \％时，我们的方法显着优于对比方法。

Deconvolution is a widely used strategy to mitigate the blurring and noisy degradation of hyperspectral images~(HSI) generated by the acquisition devices. This issue is usually addressed by solving an ill-posed inverse problem. While investigating proper image priors can enhance the deconvolution performance, it is not trivial to handcraft a powerful regularizer and to set the regularization parameters. To address these issues, in this paper we introduce a tuning-free Plug-and-Play (PnP) algorithm for HSI deconvolution. Specifically, we use the alternating direction method of multipliers (ADMM) to decompose the optimization problem into two iterative sub-problems. A flexible blind 3D denoising network (B3DDN) is designed to learn deep priors and to solve the denoising sub-problem with different noise levels. A measure of 3D residual whiteness is then investigated to adjust the penalty parameters when solving the quadratic sub-problems, as well as a stopping criterion. Experimental results on both simulated and real-world data with ground-truth demonstrate the superiority of the proposed method.

红外成像系统的非均匀光电响应导致固定图案条纹噪声叠加在红外图像上，从而严重降低了图像质量。由于降级红外图像的应用有限，因此有效保留原始细节至关重要。现有的图像破坏方法难以同时消除所有条纹噪声伪影，保留图像细节和结构，并平衡实时性能。在本文中，我们提出了一种用于破坏退化图像的新型算法，该算法利用相邻的列信号相关性去除独立的列条纹噪声。这是通过一种迭代深度展开算法来实现的，其中一种网络迭代的估计噪声被用作下一个迭代的输入。该进展大大减少了可能的功能近似的搜索空间，从而可以在较大的数据集上进行有效的培训。提出的方法允许对条纹噪声进行更精确的估计，以更准确地保留场景细节。广泛的实验结果表明，所提出的模型在定量和定性评估上都超过了人为损坏的图像上的现有破坏方法。

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。

计算机断层扫描（CT）使用从身体周围的传感器取出的X射线测量以产生人体的断层图像。如果X射线数据充分采样和高质量，则可以使用传统的重建算法;然而，诸如将剂量减少给患者的问题，或数据采集的几何限制可能导致低质量或不完整的数据。由于噪声和其他伪像，使用传统方法从这些数据重建的图像具有差的质量。本研究的目的是训练单个神经网络，从嘈杂或不完全CT扫描数据重建高质量CT图像，包括低剂量，稀疏视图和有限的角度场景。为了完成这项任务，我们将生成的对冲网络（GaN）作为信号训练，以与CT数据的迭代同步代数重建技术（SART）结合使用。网络包括自我关注块，以模拟数据中的远程依赖性。我们将我们的自我关注GaN进行CT图像重建，包括几种最先进的方法，包括去噪循环GaN，Circle GaN和总变化的校长算法。我们的方法被证明是可以相当的整体性能来圈出GaN，同时优于其他两种方法。

近年来，基于深度学习的平行成像（PI）取得了巨大进展，以加速磁共振成像（MRI）。然而，现有方法的性能和鲁棒性仍然可以是不受欢迎的。在这项工作中，我们建议通过柔性PI重建，创建的重量K-Space Genera-Tive模型（WKGM）来探索K空间域学习。具体而言，WKGM是一种通用的K空间域模型，在其中有效地纳入了K空间加权技术和高维空间增强设计，用于基于得分的Genererative模型训练，从而实现良好和强大的重建。此外，WKGM具有灵活性，因此可以与各种传统的K空间PI模型协同结合，从而产生基于学习的先验以产生高保真重建。在具有不同采样模式和交流电因子的数据集上进行实验性重新构建表明，WKGM可以通过先验良好的K-Space生成剂获得最新的重建结果。