目录一、引言二、相关工作A、基于去噪的IR方法B、基于深度网络的IR方法三、一种基于去噪的图像恢复算法四、先验驱动深度神经网络的去噪A、DCNN去噪B、整体网络培训五、实验A、消融实验B、图像去噪C、图像去模糊D、图像超分辨率图像恢复(IR)问题旨在从低质量的观测数据中重建出高质量的图像，从数学上讲，IR问题可以表示为y = Ax+n，其中y和x分别表示退化图像和原始图像，A表示与成像/退化系统相

目录一、方法二、实验 三、讨论3.1. 卷积层效应3.2. 梯度信息的影响让和分别表示低保真度和高保真度生成模型。考虑两个模型之间的一般关系如下：(1) 其中是一个未知函数，它捕捉了低保真量和高保真量之间的关

目录一、算法1.1、网络结构1.2、联合损失函数1.2.1、均方损失 1.2.2、感知损失 二、实验结果设X表示干净图像，N表示均匀偏差为σ的高斯白噪声，则噪声图像模型定义如下：MP-DCNN的目的是去除噪声图像中的噪声，并尽可能保留图像的边缘信息。联合损失函数的数学表达式为： 其中，右边第一项和第二项分别表示逐像素比较和语义特征比较的损失函数。联合损失函数的实现过程如图3所示。噪声图像Y作为模型

目录一、背景及内容概括二、方法2.1、问题及符号设置2.2、生成器和鉴别器2.3、对抗训练策略三、数值实验3.1、不同高保真点尺寸的实验3.2、不同低保真点尺寸的实验目前的多保真数据融合方法与期望的方法之间仍然存在差距，因为基于插值的模型通常是在对多保真数据进行特定假设的情况下建立的。另一方面，基于学习的模型的训练通常需要相当数量的HF样本才能达到期望的建模精度。尤其是在高维场景中，由于需要确定的

目录1、摘要2、Adversarial Nets3、理论结果4、实验5、实验结果6、代码结果1、摘要本文提出了一个通过对抗性过程来估计生成模型的新框架, 在这个框架中, 同时训练两个模型:生成模型G捕捉数据分布, 判别模型D估计样本来自训练数据而不是来自G的概率. G的训练过程是最大化D出错的概率. 这个框架对应于一个极大极小的双人博弈. 最优的情况是, G恢复训练数据的分布, D处处为0.5.

目录一、引言二、网络及损失三、主要实验结果首先介绍混合噪声：x为无噪声图像，y为其对应的观测噪声版本:n是加性高斯白噪声(AWGN)，，v是脉冲噪声(IN)——对像素造成破坏。一般的图像去噪模型只关注前一种噪声。下面介绍一下IN：假设为图像像素值的变化范围。当一个图像被SPIN损坏时，它的一些像素值是或，当它被RVIN损坏时，它的一些像素值是和之间的随机值。SPIN和RVIN是IN的两种形式。本文

目录一、算法1.1、网络结构1.2、联合损失函数1.2.1、均方损失 1.2.2、感知损失 二、实验结果设X表示干净图像，N表示均匀偏差为σ的高斯白噪声，则噪声图像模型定义如下：MP-DCNN的目的是去除噪声图像中的噪声，并尽可能保留图像的边缘信息。联合损失函数的数学表达式为： 其中，右边第一项和第二项分别表示逐像素比较和语义特征比较的损失函数。联合损失函数的实现过程如图3所示。噪声图像Y作为模型

目录一、相关工作1.1、真实图像的盲去噪1.2、RSGAN二、方法三、模型结构四、实验结果​去噪方法可以分为两种:盲去噪和非盲去噪。一般的去噪方法主要是解决高斯噪声分布已知的非盲去噪问题。然而，现实世界的噪声是高度复杂和不可预测的，因为噪声可以有多个来源，如暗电流噪声和热噪声。最先进的dcnn，如FFDNet[47]和DnCNN[46]可以导致非盲去噪的显著改进，但无法完全消除现实世界的盲噪声。这

目录一、概括二、方法2.1. 用于双保真建模的分层回归函数2.1.1. 低保真(LF)模块2.1.2. 数据连接(DC)模块2.1.3. 降维(DR)模块2.1.4. 高保真(HF)模块 2.2. 多保真度建模的递归方法本文提出了一个用于多保真度建模的分层回归框架，该框架结合了用于双保真度建模的分层回归器和将得到的双保真模型扩展到多保真度情况的递归方法。本节首先介绍用于双保真建模的层次回归函数，然

一、背景深度学习的快速发展也影响了物理系统的计算建模。通常，复杂物理系统的优化需要大量的高保真数据集，这可能会导致计算成本过高。另一方面，不充分的高保真数据会导致不准确的近似和可能错误的设计。多保真建模已经被证明是高效和有效的，通过利用低保真和高保真数据在不同的应用中实现高精度。在多保真度建模框架中，假设精确但昂贵的高保真度数据是稀缺的，而廉价且不准确的低保真度数据是丰富的。例如，利用一些很难获得