多分辨率块坐标即插即用图像重建算法
Multiresolution Block-Coordinate Plug-and-Play Algorithm for Image Reconstruction
- ENS de Lyon（里昂高等师范学院）
- CNRS（法国国家科学研究中心）
- Inria（法国国家信息与自动化研究所）
- Université Claude Bernard Lyon 1（里昂第一大学）
- LIP（信息处理实验室）
- CPE Lyon（里昂国立高等化学物理电子学院）
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AI总结：
针对即插即用图像重建方法难以扩展的问题，提出多分辨率块坐标算法，通过小波分解与随机激活规则选择部分块去噪，在去模糊任务中优于标准方法。
AI中文摘要：
即插即用方法是图像重建领域最先进的方法之一，但其性能随图像尺寸增大而难以扩展。我们提出一种多分辨率块坐标即插即用算法，该算法将图像分解为小波块，并在每次迭代中仅对部分块应用块级去噪网络，这些块通过一种受随机高斯-索斯韦尔启发的激活规则进行选择。去模糊数值结果表明，在不同退化强度下，所提方法优于标准即插即用方法，尤其是自适应规则能动态调整以适应退化强度，在每种情境下均匹配最优激活规则。
英文摘要：
Plug-and-Play methods are among the state-of-the-art approaches for image reconstruction, but they do not scale well with the image size. We propose a multiresolution block-coordinate Plug-and-Play algorithm that decomposes the image into wavelet blocks and applies a block-wise denoiser network to only a subset of blocks at each iteration, selected through a stochastic Gauss-Southwell-inspired activation rule. Numerical results on deblurring show that the proposed method outperforms the standard Plug-and-Play in different degradation regimes, and in particular the adaptive rule dynamically adjusts to the degradation regime to match the optimal activation rule in every context.
