(1)提出一种无监督域转移的核磁共振图像复原以及边缘增强方法
针对医学领域中很难获取成对的带标签数据、由于设备不精或病人与镜头发生相对位移导致图像存在噪声或模糊干扰、以及现有方法在真实的医学图像上表现不理想等问题，提出一种无监督域转移的核磁共振图像复原以及边缘增强方法。该方法提供了一种可以应用于真实医学图像复原的无监督域自适应框架，通过分别从来自干净域和退化域的样本中提取专属表示，通过域转移来生成邻域图像。再重复同样的操作来提取表示，重构原域的干净/退化图像。同时，在自编码器中加入拉普拉斯算子用于提取输出图像的边缘并利用1L loss构造损失函数来提高图像恢复的效果。整个过程无需带标签数据的参与，并且通过无监督域自适应的方式，可以更好地将模型应用到不同的真实图像中去。因此，该方法适用于此类情景，且可以在去除图像噪声干扰的同时恢复清晰的边缘纹理。最后，定性实验和视觉效果都证明了该算法的有效性。
参考文献（略）
