【摘 要】
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图像逆问题是信号处理领域近年来非常热的一个研究课题,其目标在于从经由给定成像系统观测而来的退化图像或测量值中重构原始图像,具有广泛的应用场景,例如,压缩感知、图像去噪和图像超分辨率等。近年来,人工智能的发展推动了该领域从基于分析模型的方法到基于深度学习的方法的演变。然而,不论是在基于分析模型的传统方法还是基于深度学习的非传统方法中,先验信息的利用对于成功求解图像逆问题起着至关重要的作用。不同于现有
【机 构】
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南京邮电大学物联网学院,南京邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872423,61571241),江苏省高等学校自然科学研究重大项目(19KJA180006)。
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图像逆问题是信号处理领域近年来非常热的一个研究课题,其目标在于从经由给定成像系统观测而来的退化图像或测量值中重构原始图像,具有广泛的应用场景,例如,压缩感知、图像去噪和图像超分辨率等。近年来,人工智能的发展推动了该领域从基于分析模型的方法到基于深度学习的方法的演变。然而,不论是在基于分析模型的传统方法还是基于深度学习的非传统方法中,先验信息的利用对于成功求解图像逆问题起着至关重要的作用。不同于现有相关综述研究侧重于介绍具体的深度网络,创新性地从如何利用先验信息求解图像逆问题的角度出发,归纳总结了该领
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