本文是一篇计算机论文范文，本文以深度学习为背景，重点探究了真实应用场景下的混合退化图像复原任务，包括医学图像复原、自然图像复原以及图像超分辨率重建，结合不同真实场景下带标签数据的获取难度选择最适合的深度学习策略，针对现实世界图像中所存在的真实混合退化情况，提出面向真实混合退化因素的图像复原方法研究。
1绪论
1.1研究背景及意义
图像是人类感知世界的视觉基础，是世间所有自然景物的客观反映，是人们认识世界的重要载体。纵观人类几千年的历史，人们获取信息的方式在不断衍生，而图像作为最直观的传输媒介，其中包含了丰富的颜色、形状、纹理等特征，更利于人们记忆和理解，因此成为了人类获取信息的重要来源。近年来，随着互联网以及各种智能设备的兴起和发展，社会逐渐进入高速发展的信息化时代，图像更是已经渗透到人们日常生活的点点滴滴，这也使得人们对各类图像质量的要求不断提高。然而，图像在传播过程中常常会因为获取和传输设备不精以及保存机制不当等问题，造成图像在一定程度上的畸变和失真，使图像质量大幅降低，即发生图像退化。图像退化这一现象广泛存在于日常生活中，不仅严重影响了人们对于高质量图像的需求，除此之外，对于一些特殊的行业来说，比如天文、军事、医疗等，图像质量不佳更是会直接影响到后续的统计和分析，造成严重后果。要想解决这类问题，首先可以从根源入手，比如提高设备的精度、提升硬件环境等，但这需要花费大量的财力和物力，同时也不利于短时间内实施和推广。除此之外，如果能通过某种技术，从退化图像中恢复出高质量的清晰图像，无疑是一种性价比更高的选择，对于人们的日常生活以及各行各业的发展来说，意义也更加深远，这一技术即为图像复原。
图像复原技术是计算机视觉任务中一项非常重要的处理技术，它通过对退化图像构建退化表示模型及复原算法，再将图像退化的过程取逆，从而恢复出高质量清晰图像，以改善视觉质量。图像退化的典型表现为产生模糊、失真、分辨率低以及出现噪声等。根据退化模型的不同，图像复原任务也被分为了几大类，包括图像去模糊、图像去噪、图像超分辨率重建等，如图1.1所示。
1.2国内外研究现状
随着图像处理领域的不断发展，图像复原作为该领域的一个重要分支，引发了国内外对于关键技术的持续关注和广泛研究。时至今日，针对图像复原问题的解决方案层出不穷，很多方法都已经取得了显著的成果。一般来说，图像复原可以分为传统方法与基于深度学习的方法两大类。传统图像复原方法在早期被使用较多，大多是基于传统图像处理，先对图像退化的过程进行建模，再利用图像特征、邻域信息、先验信息等知识进行求解，推理出图像中所包含的细节纹理，从而复原出清晰的图像。而基于深度学习的图像复原方法则是近年来才逐渐兴起的，大多通过堆叠海量的数据、以一种端到端的方式来直接学习出图像复原模型。无论是传统方法还是深度学习方法，都已被应用于多种图像复原任务，接下来，本章将结合最主要的三个图像复原任务，即图像去模糊、图像去噪以及图像超分辨率重建，对上述两大复原方法进行详述。
1.2.1传统图像复原方法
传统图像复原方法大多利用图像退化模型、先验知识等进行求解和推理，从而复原出清晰的图像。
从图像去噪任务近几十年的发展来看，传统的处理方法可以大致分为以下三类：基于空域的方法、基于频域的方法和基于字典学习的方法。基于空域的去噪方法主要针对图像邻域的像素信息进行处理，达到降噪的效果，如均值滤波[1]、中值滤波[2]、双边滤波器[3]等。除此之外，Buades等人[4]提出了一种非局部均值(Non-local Mean,NLM)滤波算法，通过计算整幅图像的各个图像块特征之间的相似度来寻找具有相似结构的像素，再利用加权平均得到结果，以捕捉位置相距较远的像素点间的依赖关系。基于频域的去噪方法则是先将图像变换到频域后再进行降噪处理，之后再反变换到空域以达到去噪的效果，经典方法包括小波变换[5]等。还有一些方法选择将空域和频域的算法进行融合，比如Dabov等人[6]提出的块匹配三维滤波(BM3D)算法，它首先对图像块进行匹配，将具有相似结构的非局部像素块聚合成一个三维矩阵，最后采用变换与反变换来去除图像中的噪声，无论是去噪效果还是处理速度，相较于其他传统图像去噪方法都要更为显著。第三类方法是基于字典学习的方法，比如Michael等人[7]提出的聚类与奇异值分解法(K-SVD)，该方法使得图像去噪任务在质量上有了不错的提升，但由于其迭代过程十分耗时，导致计算性能代价过大。
2图像复原的理论基础
2.1图像退化
图像在采集过程中常受到成像系统、成像环境及传输过程中各类条件的制约，使图像不可避免地产生质量降低的情况，称为图像退化。对于一张退化图片来说，退化因素可以是单独存在的，也可以是相互作用、共同存在的，因此，图像退化也可分为单一退化和混合退化两类。
图像复原技术则是根据退化过程中的先验知识，分析图像退化的原因并建立准确的图像退化模型，通过求解逆问题恢复出原始清晰图像。
2.1.1单一退化
图像单一退化的典型例子包括噪声、模糊、分辨率低等，无论是哪种图像复原任务，在深度学习背景下都可以将其表示为单独的退化模型。接下来将着重介绍图像复原任务中的图像去噪、图像去模糊、图像超分辨率重建的退化模型。
2.2深度学习策略
深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中依据数据的标记与否，可以将深度学习分为监督学习和无监督学习两大策略，如图2.6所示。
2.2.1有监督学习
所谓监督学习，就是先利用有标签的训练数据学习得到一个模型，然后使用这个模型对新样本进行预测。本质上来说，监督学习的目标是构建一个由输入到输出的映射，该映射可以用模型来表示，该模型又属于由输入空间到输出空间的映射集合，这个集合就是假设空间(hypothesis space)。假设空间的确定，就意味着学习范围的确定。而如何在假设空间中找到最好的映射，这便是监督学习的最大动机所在。
3 基于无监督域转移的核磁共振图像复原以及边缘增强方法 .......... 23
3.1 引言 .................................. 23
3.2 无监督域转移核磁共振图像复原以及边缘增强方法 ................ 23
4 基于有监督对比学习的多阶段混合退化图像复原方法 .................. 32
4.1 引言 ............................ 32
4.2 有监督对比学习的多阶段混合退化图像复原方法 .................... 32
5 基于无监督退化表示和全局上下文信息注意网络的盲图像超分辨率方法 ......................... 42
5.1 引言 ................................ 42
5.2 图像超分辨率重建的问题描述以及现有方法存在的问题 ........ 42
5基于无监督退化表示和全局上下文信息注意网络的盲图像超分辨率方法
5.3无监督退化表示和全局上下文信息注意网络的盲图像超分辨率方法
本节将介绍我们所提出的超分辨率方法，如图5.2所示。受DASR[65]的启发，本章节的方法主要分为两个阶段。第一阶段是一个无监督退化表示网络，用来生成退化表示。第二阶段是一个全局上下文信息注意超分网络，用来生成超分(SR)结果。
5.3.1无监督退化表示网络
如图5.1所示，我们使用DASR所提供的框架进行退化表示学习，目的是从LR图像中提取判别表示。假设同一个图像中的退化是相同的，而不同图像中的退化不同，具体来说，一个图像块应类似于同一图像中的其他图像块(即具有相同退化)，并不同于退化表示空间中其他图像中的图像块(即具有不同退化)。根据对比学习的思想，从一个图像中任意提取一个图像块作为查询样本，则该图像中提取的其他图像块可以被视为正样本，此时，来自其他LR图像的图像块则可以被看作是负样本。然后使用一个退化编码器(实际上是一个六层卷积网络)将查询样本、正样本和负样本全部编码为退化表示，再将这些退化表示送入一个双层感知器(MLP)中，以获得x、x和x。使x与x尽可能相似，而与x尽量不相似。由于在实际的训练过程中只需要提供LR图像即可获得所需要的退化表示，因此，该方案不需要地面实况退化的监督，并且可以以无监督的方式进行。
6总结与展望
6.1本文工作总结
近年来，随着互联网以及各种智能设备的兴起和发展，图像成为了人们日常生活中不可或缺的信息来源，人们对各类图像质量的要求也在不断提高。然而，图像在传播过程中常常会因为获取和传输设备不精以及保存机制不当等问题，造成图像在一定程度上的畸变和失真（如模糊、噪声、分辨率低等），使图像质量大幅降低，造成图像退化，不仅对人们获取信息造成影响，还会给一些视觉分析任务带来挑战。也正是因为如此，图像复原技术得以兴起。近年来，随着深度学习的的飞速发展，研究者们开始利用深度学习方法对图像进行复原，并在各类图像复原任务中都取得了不错的研究成果，其结果相对于传统方法来说也有着很大的提升。然而，大多数方法还存在一定的局限性，它们往往只考虑了单一退化因素对图像的干扰，而忽略了现实世界中普遍存在的混合退化因素，导致模型在真实图像上的应用效果不佳。除此之外，不同真实场景下数据的获取难易程度也不尽相同，能够根据不同数据的获取情况选择最佳的学习策略，也是十分重要的。为解决上述问题，本文以深度学习为背景，重点探究了真实应用场景下的混合退化图像复原任务，包括医学图像复原、自然图像复原以及图像超分辨率重建，结合不同真实场景下带标签数据的获取难度选择最适合的深度学习策略，针对现实世界图像中所存在的真实混合退化情
