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World File Search System图像恢复
利用经典的反卷积和零照片图像恢复中的特征提取
非盲反卷积的目的是从鉴定获得的内核中恢复其模糊的图像。iS iSTING TEEP神经体系结构通常是基于大型地面真相图像的大型数据集建立的，并接受了监督训练。并不总是可用的，尤其是针对生物化应用，敏锐的高质量地面真相图像并不总是可用的。这严重阻碍了当前方法在实践中的适用性。在本文中，我们提出了一种新型的非盲卷曲方法，该方法利用了深度学习和经典迭代反卷积算法的力量。我们的方法结合了一个预先训练的网络，从输入图像中提取深度特征以及Itera的Richardson-Lucy反卷积步骤。随后，采用零射击优化过程来集成反浏览特征，从而产生高质量的重建图像。通过使用经典的迭代反卷积方法进行初步重构，我们可以有效地利用较小的网络来产生最终图像，从而加速重建，同时减少需求量，以减少有价值的计算资源。我们的方法证明了各种现实世界应用程序中的显着改进。
振兴图像恢复的卷积网络
摘要 - 图像恢复旨在重建其损坏版本中的高质量图像，在许多情况下扮演重要角色。最近几年见证了图像恢复从卷积神经网络（CNN）转变为基于变压器模型的范式，因为它们可以建模远程像素相互作用的强大能力。在本文中，我们探讨了CNN在图像恢复中的潜力，并表明所提出的称为Convir的简单卷积网络体系结构可以与变压器对应物相比或更好。通过重新审查高级图像恢复算法的特征，我们发现了几个关键因素，导致恢复模型的性能提高。这激发了我们基于廉价的卷积操作员开发一个新颖的网络来修复图像。全面的实验表明，在五个代表性的图像恢复任务上，我们的convir在20个基准数据集中提供了最先进的性能，包括图像去悬式，图像运动/defocus deblurring，图像驱动和图像删除。
控制...
视觉语言模型（例如剪辑）对零拍或无标签预测的各种下流任务显示出很大的影响。但是，当涉及到低级视觉时，例如图像恢复其性能会由于输入损坏而急剧下降。在本文中，我们提出了一种退化感知的视觉模型（DA-CLIP），以更好地将预验证的视觉模型转移到低级视觉任务中，作为用于图像恢复的多任务框架。更具体地说，DA-CLIP训练一个额外的控制器，该控制器适应固定的剪辑图像编码器以预测高质量的特征嵌入。通过通过交叉注意将床上用品集成到图像恢复网络中，我们能够试行该模型以学习高保真图像重建。控制器本身还将输出与输入的真实损坏相匹配的降级功能，从而为不同的降解类型产生天然分类器。此外，我们将混合降解数据集与合成字幕结构为DA-CLIP训练。我们的方法在特定于降解和统一的图像恢复任务上提高了最先进的性能，显示出具有大规模预处理视觉模型促使图像恢复的有希望的方向。我们的代码可在https://github.com/algolzw/daclip-uir上找到。
使用生成对抗网络和对比度学习
摘要 - 巨型镜像通常会遭受高水平的噪声，这可能会阻碍进一步的分析和解释。已经提出了解决此问题的内容感知图像恢复（CARE）方法，但是它们通常需要大量的培训数据并遭受过度填充。为了提出这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，用于几个射击显微镜图像denoising。我们的方法结合了通过对比度学习（CL）训练的生成对抗网络（GAN）与两个结构保留损失项（结构相似性指数和总变异损失），以进一步使用很少的数据进一步提高DeNO.图像的质量。我们证明了我们的方法在三个知名的显微镜成像数据集上的有效性，并表明我们可以在保留脱索质量的同时大大减少训练数据的量，从而减轻获取配对数据的负担并实现几乎没有射击学习。提出的框架可以轻松扩展到其他图像恢复任务，并有可能显着推进显微镜图像分析的领域。
ISOM 2024 Advance ProgramISOM 2024 Advance Program
我们报告了可以通过火焰看到的单像素计算光学成像技术。可以在通过结构化照明和相关的图像恢复算法恢复的图像中计算中的火焰。因此，实现了光学“区分”。报告的技术在可见的波段处运行，可以实时通过视频框架速率看到动态场景。
通过快速扩散反演
基于预训练扩散模型的图像恢复（IR）方法已显示出最先进的性能。但是，它们具有两个基本局限性：1）他们经常假设降解操作员是完全知道的，并且2）它们改变了扩散抽样过程，这可能会导致不在数据歧管上的恢复图像。为了解决这些问题，我们通过快速扩散反转（Bird）提出了盲图恢复（Bird），一种盲IR方法，该方法共同优化了降级模型参数和恢复的图像。为了确保恢复的图像位于数据歧管上，我们在预训练的扩散模型上提出了一种新颖的采样技术。我们方法中的一个关键想法不是修改反向采样，即。e。，一旦取样初始噪声，就不要改变所有中间潜在的潜在。这最终等效于将IR任务作为输入噪声空间中的优化问题。此外，为了减轻与完全展开的扩散模型相关的计算成本，我们利用这些模型的固有功能使用大的时间步骤在正向扩散过程中跳过。我们在几个图像恢复任务上实验验证鸟类，并表明它达到了最先进的表现。项目页面：https：//hamadichihaoui.github.io/bird。
使用深度学习的图像插图
摘要：图像介入是计算机视觉中的一项关键任务，涉及补充图像中缺失或损坏区域的艺术。这是一个过程，它主要是通过卷积神经网络（CNN）和生成对抗性网络（GAN）（GAN）的利用来依靠深度学习的能力。实现图像介绍的基本步骤包含数据收集和预处理，这需要组装一个图像数据集，这些图像与其完整的对应物一起组成了差距。神经网络体系结构起着关键作用，选择从gan到自动编码器，量身定制，该角色是针对手头的特定任务量身定制的。模型是通过最大程度地减少各种损失功能的训练，每个损失功能有助于特定的培训目标。介绍算法必须处理可变孔的大小并表现出上下文理解，以确保生成的内容与周围的上下文无缝融合。后处理技术可以使用定量指标和定性评估来完善生成的插图和评估。总体而言，基于深度学习的图像在图像恢复，对象删除及其他方面的实际应用继续前进。关键字：I图像介绍，计算机视觉，深度学习，卷积神经网络，生成对抗网络，数据集，自动编码器，图像恢复，对象删除。
非常规成像、传感和自适应光学 2024 (OP432)
成像 • 3D 成像 • 遥感、医学、生物学、地球物理、防御等领域的应用 • 生物和分子成像 • 编码孔径成像 • 计算成像 • 计算效率高的成像算法 • 与非常规成像系统实施相关的实验结果或硬件 • 使用人工智能的成像方法，例如机器学习和深度学习。 • 主动或被动照明成像 • 分集测量成像，包括相位分集、偏振分集、孔径分集、波长分集等 • 像平面测量、瞳孔平面测量或两者成像 • 合成孔径激光雷达和逆合成孔径激光雷达系统成像 • 湍流、折射或高散射介质成像或通过湍流、折射或高散射介质成像 • 使用超快脉冲成像 • 使用非常规光学设计成像 • 图像恢复和合成的信息论极限
l-diwfer：用语言删除单图像...
摘要。在本文中，我们介绍了L-Differ，这是一种基于语言的差异模型，旨在为不足的单像反射删除任务。尽管表现出令人印象深刻的图像性能，但现有的基于语言的扩散模型在图像恢复方面具有精确的控制和忠诚。为了克服这些局限性，我们提出了一种迭代条件改进策略，以解决不准确的控制条件的问题。采用多条件约束机制来确保图像颜色和结构的恢复忠诚，同时保留生成能力以处理低传输的反射。我们通过广泛的实验证明了所提出的方法的优越性，展示了对现有方法的定量和定性改进。
Versatile-vision-Roundation-Model-for-for-inmage-and-video- ...
图像和视频着色是图像恢复中最常见的概率之一。这是一个不足的问题，已经提出了多种方法，从更传统的计算机视觉策略到具有基于变压器或生成的神经网络模型的最新开发。在这项工作中，我们展示了如何对文本到图像综合进行预培训的潜在扩散模型，以进行图像着色，并为各种场景提供了灵感的解决方案：高质量的直接着色，并具有多样化的效果，并通过用户指导的颜色，通过色彩勾勒，文本图像或参考图像或网状色彩和纯净的颜色和纽约。一些已经使用分解模型进行了调查的一些作品，但是所提出的SO措施通常更为复杂，需要训练指导DeNoising Process（àlaControlNET）的侧模型。这种方法不仅增加了参数的数量和计算时间，而且还会在我们显示的时导致次级最佳着色。我们的评估