基于等变去噪器的图像恢复
图像与视频处理
2025-03-03 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
图像恢复的一个关键要素是定义干净图像的现实先验，以完整缺失的观测信息。最先进的恢复方法依赖神经网络编码此类先验。此外，典型的图像分布对某些转换（如旋转或翻转）具有不变性。然而，大多数深度架构并未设计用于表示不变的图像分布。最近的工作提出通过包含等变性质量来克服这一困难，方法采用插拂式范式。在本工作中，我们提出一种统一框架，称为基于等变去噪器的等变正则化（Equivariant Regularization by Denoising, ERED），并对该算法的收敛性进行分析，讨论其实际效益。
引用
@article{arxiv.2412.05343,
title = {Equivariant Denoisers for Image Restoration},
author = {Marien Renaud and Arthur Leclaire and Nicolas Papadakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.05343},
year = {2025}
}