基于卷积神经网络的图像去噪方法

⒈基于自相似性的单图像自学习图像去噪方法如何优于传统方法？在图像处理的前沿，深度卷积神经网络主导了拒绝任务的创新，但它们传统上依赖于多对图像进行训练，而忽略了图像本身的重复模式。 然而，突破性的研究正在挑战这一现状。 可以实现仅基于一幅噪声图像的自学习剔除技术。
核心策略是寻找并组合图像中的相似块，形成独特的训练数据。 通过智能生成大量相似图像，该算法在训练过程中随机选择对进行优化。 最后，这种方法可以细化原始图像的更清晰、更少模糊的版本。 实验数据表明，该方法比现有的降噪方法能够更有效地去除噪声，同时保图像细节的完整性。
主要创新在于采用非部均值（NLM）原理，强调了全平均运算在降噪方面的优越性。 尽管深度去噪技术性能优越，但其对标注数据的依赖限了其使用。 Noise2Noise方法试图通过用噪声-噪声对代替噪声对来解决这个问题，但实际采集仍然很困难。 Noise2Void尝试仅使用一张噪声图像来预测受保护的部分，但也忽略了图像的自相似性。
我们的新方法Noise2Sim就是在这种背景下诞生的。 它深受NLM的启发，利用图像中的自相似性来更准确地学习和学习相似块的中心像素之间的映射关系，从而实现自适应去噪。 我们的研究表明，在理想条件下，Noise2Sim可以达到与Noise2Noise相同的结果。 为了提高效率，我们设计了一个两步策略来生成训练数据，这个过程可以根据需要迭代执行以探索现有的图像模式。

⒉医学图像处理综述（一）我已经接触过图像处理域，准备进入医学影像相关的职业。 我最近读到了2021年《生物与医学计算机》杂志上发表的一篇评论，探讨了深度学习在多发性硬化症中的应用。 文章提到，多发性硬化症处理包括低级和高级预处理，以及几种模型在医学图像分析中的应用。 以下是对的总结和整合。
低水平预处理包括：
1．降噪，通过滤波器去除图像中的随机噪声。
2.非均匀校正解决了MRI扫描过程中因磁场强度降低而产生的伪影问题。
3.开颅手术，切除颅骨、颈部等非脑组织
4．将图像配准并规范化到标准空间。
5.强度标准化统一了从不同扫描仪获得的图像强度。
6.倾斜它并确保以正确的角度拍摄照片。
7.重新定位以确保图像方向一致。
8.将图像分并映射到有意义的区域。
高级预处理包括：
1．增强数据，通过转换增加数据多样性。
2.块提取，将数据分成小块进行分析。
3.提取区域效益，明确需要处理的图像区域。
在多发性硬化症检测中，二维卷积神经网络（CNN）得到广泛应用。 通过组合3DMRI图像切片来执行疾病/无疾病分类。 深度学习模型需要大量参数，因此在小数据集上可能表现不佳。 迁移学习通常用于在大型数据集上进行训练，然后在特定数据集上对其进行微调。
全卷积网络（FCN）用于图像分任务，通过下采样和上采样，最终产生分图像。 U-Net模型是一种广泛应用于医学图像处理的架构，由两部分组成：码器和解码器。 它通过旁路连接来连接上采样和下采样部分，这与FCN不同。
CNN-RNN结合卷积神经网络和循环神经网络，有效学习MRI图像的部空间信息。 生成对抗网络（GAN）由两部分组成：生成器和判别器，用于生成和分图像。
了解图像处理域，我们算继续更新模型细节，并期待收到宝贵的意见和更正。