Abstract-Image restaurering är ett långvarigt problem i låg nivå datorseende med många intressanta applikationer. Vi beskriver en flexibel inlärningsram baserad på konceptet med ickelinjära reaktionsspridningsmodeller för olika bildrenoveringsproblem. Genom att förkroppsliga de senaste förbättringarna i ickelinjära diffusionsmodeller föreslår vi en dynamisk ickelinjär reaktionsspridningsmodell med tidsberoende parametrar (dvs linjära filter och påverkansfunktioner). I motsats till tidigare ickelinjära diffusionsmodeller lär sig alla parametrar, inklusive filter och påverkansfunktioner, samtidigt från träningsdata genom ett förlustbaserat tillvägagångssätt. Vi kallar detta för TNRD-utbildningsbar ickelinjär reaktionsdiffusion. TNRD-metoden är tillämplig för en mängd olika bildrenoveringsuppgifter genom att införa lämplig reaktionskraft. Vi demonstrerar dess kapacitet med tre representativa applikationer, Gaussian image denoising, single image super upplösning och JPEG avblockering. Experiment visar att våra utbildade ickelinjära diffusionsmodeller till stor del drar nytta av utbildningen av parametrarna och slutligen leder till bästa rapporterade prestanda på vanliga testdataset för de testade applikationerna. Våra utbildade modeller bevarar den strukturella enkelheten hos diffusionsmodeller och tar bara ett litet antal spridningssteg, vilket gör att de är mycket effektiva. Dessutom är de också väl lämpade för parallell beräkning av GPU, vilket gör inferensproceduren extremt snabb.
I REF föreslog Chen och Pock en tränad ickelinjär reaktionsdiffusionsmodell för effektiv bildrenovering.
Trainable Nonlinear Reaction Diffusion: A Flexible Framework for Fast and Effective Image Restoration
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}