Image Denoising - Not What You Think

2023/2/18

by Prof. Michael Elad

分成以下部分：

• NN the Saver:
  

• 喷了现有的NN for LLCV架构设计，要么是挪用已有的架构加微调，要么是堆参数量：
  

• classic + NN可以改善模型的可解释性：
  

• denoiser的新应用：

  • 解非适定问题
  • 做图像生成
  • IQA？
    

1. 解非适定问题：
   
   • 可以将denoiser作为regularizer，反复用来求解非适定问题：
     

• 非适定问题的求解可以解释成反复利用denoiser优化：
  

• plug-and-play flow的改进：
  

1. 做图像生成：
   *不太懂，直接记录：
   

1. 做高视觉还原：
   • 解释了为什么生成的图像很模糊 -> MMSE准则下会把含噪图像拉到图像流形的均值位置：
     

• 在视觉效果（sharp, crisp）和最小"distortion"之间有个trade-off：