DPIR：深度去噪器先验的即插即用图像复原教程

DPIR：深度去噪器先验的即插即用图像复原教程

DPIR Plug-and-Play Image Restoration with Deep Denoiser Prior (IEEE TPAMI 2021) (PyTorch) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dp/DPIR

本指南旨在帮助您了解并使用 DPIR 开源项目，该项目实现了基于深度学习的即插即用图像复原方法，特别利用了深度去噪器作为图像恢复过程中的先验知识。该项目由Kai Zhang等在IEEE TPAMI 2021上发表的研究成果支持，并使用PyTorch框架实现。

1. 项目目录结构及介绍

以下是对 cszn/DPIR 仓库基本目录结构的解析：

• figs: 包含各种实验结果的图表和可视化图像。
• kernels: 可能包含用于算法实现的核函数或特定计算代码段。
• model_zoo: 模型库，存放训练好的模型或者不同架构的模型定义。
• models: 源代码中定义的模型结构，包括核心的深度去噪网络（如DRUNet）。
• testsets: 测试数据集的示例或辅助脚本。
• utils: 辅助工具和通用函数集合，比如数据加载、预处理等。
• LICENSE: 许可证文件，表明项目遵循MIT许可证。
• README.md: 项目简介和快速入门指导。
• 脚本文件（例如main_dpir_deblocking_color.py, main_dpir_deblur.py等）: 这些是主要的执行脚本，每个脚本对应不同的图像复原任务（如去块效应、去模糊、超分辨率等）。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要运行入口分散在多个脚本中，通常以main_开头的Python脚本为主。例如：

• main_dpir_deblocking_color.py: 用于彩色图像去块的主脚本。
• main_dpir_deblur.py: 实现图像去模糊功能的脚本。
• main_dpir_sisr.py: 针对单图像超级分辨率的执行文件。

启动项目时，您需要选择符合您需求的脚本进行运行。一般情况下，这些脚本会自动调用模型、设置必要的参数，并处理输入图像来完成特定的图像复原任务。

3. 项目的配置文件介绍

尽管直接的配置文件路径未明确提供，配置主要通过脚本中的参数设定来实现。这些参数可能包括模型路径、输入输出文件路径、恢复参数、网络结构的选择等。修改这些脚本内的变量或传递命令行参数是调整配置的主要方式。

例如，在使用某个main_脚本时，您可以通过编辑脚本来改变预训练模型的路径、待处理图片的路径、以及任何其他特定于任务的参数。对于更复杂的配置需求，一些高级使用场景可能会涉及到环境变量的设置或外部配置文件的引入，但这需要查阅具体脚本的注释或额外文档来了解。

示例运行命令

假设您想运行彩色图像去块的任务，且已知所有必要路径，您可以从项目根目录执行类似以下命令（需按实际文件位置调整）：

python main_dpir_deblocking_color.py --input_path "path/to/input/image" --output_path "path/to/output" --model_path "path/to/pretrained/model"

请注意，具体的命令行参数和其作用应参考脚本内的说明或项目的额外文档。由于该仓库没有明确指出独立的配置文件，理解并适当修改脚本内部的默认设置成为了配置项目的重点。

DPIR Plug-and-Play Image Restoration with Deep Denoiser Prior (IEEE TPAMI 2021) (PyTorch) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dp/DPIR