Deep Image Prior-1

本文介绍了深度学习在图像超分辨率领域的应用,特别是Deep Image Prior项目。该项目展示了未训练的CNN如何捕获低级图像统计信息,用于图像恢复任务,如去噪、超分辨和修补。文章还提到了基于学习的图像超分辨方法,如SRCNN,它是首个将深度学习应用于该领域的模型,采用端到端训练,提高了图像重建质量。

Deep Image Prior-1

这是GitHub上的一个项目《Deep image prior》。项目相关的论文是2017年11月29号第一次提交到arxiv并紧接着30号就提交了V2版本的。

深度卷积网络已经成为图像生成和重建的常用工具。人们猜想,他们优秀的表现是归功于他们能够从大量图像样本中学习到真实图像先验的能力。而相反,Dmitry Ulyanov等人展示生成网络在经过任何学习之前就能够捕获大量的低级图像统计信息,也就是说,这些信息可能并不是通过大量的数据集学习得来。他们使用未被训练的cnn网络(其中的权重都是随机初始化的),然后数据上只需要输入一张被损坏的图片。在这个过程中,网络的权重扮演着图像恢复时候所需要的参数:即给定一个随机初始化的网络,然后基于给定的受损图片和任务依赖的观测模型,通过迭代使得模型参数逼近最大似然。这种方法在去噪、超分辨、修补等人物上都有优异的表现。它也连接了两个非常流行的图像重建方法派别:基于学习的方法和基于非学习方法。

补充

目前实现图像超分辨的算法主要有三种:

  1. 一种是基于插值的传统方法,它先将低分辨率的图像序列的对应信息配准到高分辨率网格上,然后通过插值算法得到高分辨率图像在各采样点的像素值,最后进行去模糊去噪等;
  2. 第二种是基于重建的方法,它是先将低分辨率图像利用算法计算得到一个高分辨率的图像,然后把这个结果投影到低分辨率上,获得一个低分辨率图像,然后计算此图像与本来的图像之间的差异,根据差异大小调整高分辨率图像;
  3. 第三种是基于学习的方法,它基本思想是给定对应高低分辨率的数据集,通过机器学习找到高低分辨率图像之间的映射关系。利用这个就能恢复出高分辨图像。

最早将深度学习应用到图像超分辨的是SRCNN

### Deep Image Prior 技术概述 Deep Image Prior 是一种利用神经网络结构本身作为正则化先验的方法,用于图像恢复任务。这种方法的核心思想在于通过训练一个随机初始化的卷积神经网络来拟合目标图像,而不需要额外的数据集或预训练模型[^3]。 #### 工作原理 Deep Image Prior 的核心机制依赖于这样一个观察:即使是在完全随机初始化的情况下,深层神经网络也能够隐含地表达复杂的图像结构特性。具体来说,在优化过程中,仅通过对输入噪声向量的学习即可重建高质量的目标图像。这种现象表明,神经网络架构本身就具有强大的归纳偏置能力,可以充当有效的图像先验。 以下是其实现的关键步骤: 1. **定义生成器网络** 使用一个标准的全连接层或者卷积神经网络作为生成器 \( G \),该网络接受随机噪声向量 \( z \) 作为输入,并输出一张合成图像 \( I_{synthetic} \)[^4]。 2. **损失函数设计** 定义一个适合特定任务的损失函数 \( L(I_{synthetic}, I_{target}) \),其中 \( I_{target} \) 表示目标图像。常见的损失形式包括像素级均方误差 (MSE) 或感知损失 (Perceptual Loss)[^5]。 3. **参数更新策略** 只有生成器中的权重被调整,而不涉及任何外部数据驱动的过程。这使得整个算法能够在单张图片上运行并快速收敛到合理的结果[^6]。 #### 实现代码示例 下面提供了一个简单的 PyTorch 版本实现框架供参考: ```python import torch from torchvision import transforms from PIL import Image class Generator(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() # Define your generator architecture here. def forward(self, x): pass # Implement the forward propagation logic. def deep_image_prior(target_img_path, num_iterations=5000): device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ]) target_img = Image.open(target_img_path).convert("RGB") target_tensor = transform(target_img).unsqueeze(0).to(device) gen_input = torch.randn((1, latent_dim, height, width)).to(device) model = Generator().to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) for i in range(num_iterations): synthetic_output = model(gen_input) loss = ((synthetic_output - target_tensor)**2).mean() optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if i % 500 == 0: print(f"Iteration {i}: Loss={loss.item()}") if __name__ == "__main__": deep_image_prior("./path_to_target_image.jpg", num_iterations=5000) ``` 上述代码片段展示了如何构建基本的生成器以及执行迭代优化过程以匹配给定的目标图像。 --- ###
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