DIVA：基于量子交互块的深度展开网络用于图像复原
图像与视频处理
2023-01-03 v1
摘要
本文提出一种称为 DIVA 的深度神经网络，其展开了一个基于量子多体物理理论的基线自适应去噪算法（De-QuIP）。此外，研究表明仅需非常细微的修改，该网络即可增强以求解更具挑战性的图像复原任务，如图像去模糊、超分辨率与修复。尽管所提出的深度学习网络结构紧凑且（从物理视角）可解释，其性能仍优于文献中若干专为各任务设计的近期算法。所提方法的关键要素在于：一方面，其通过块交互项与基于量子的哈密顿算符处理非局部图像结构的能力；另一方面，得益于训练过程，其逐块自适应超参数的灵活性。
引用
@article{arxiv.2301.00247,
title = {DIVA: Deep Unfolded Network from Quantum Interactive Patches for Image Restoration},
author = {Sayantan Dutta and Adrian Basarab and Bertrand Georgeot and Denis Kouamé},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.00247},
year = {2023}
}
备注
18 pages, 18 figures; complements and expands https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9897959 and https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9958691