首个硬件资源受限下数据不均匀的图像去噪网络:BRDNet,代码已开源

哈尔滨工业大学的研究人员在国际知名人工智能期刊Neural Networks上2020年发表《Image denoising using deep CNN with batch renormalization》,该文已经被Neural Networks评为2019/2020年最高下载量之一的论文并推送到期刊的首页。
该文提出在硬件资源受限条件如何处理数据分步不均匀问题,同时首次提出利用双路网络提取互补信息思路来进行移除图像的噪声file
该文作者:Chunwei Tian, Yong Xu, Wangmeng Zuo
论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608019302394
代码链接:https://github.com/hellloxiaotian/BRDNet
摘要:深度卷积神经网络(CNN)已经在图像去噪领域引起了极大的关注。然而,它有2个不足:(1)训练一个更深的去噪CNN是非常困难的,(2)大部分更深的CNN都会面遭受到性能饱和。在本文, 我们设计一个batch-renormalization denoising network (BRDNet)。特别地,我们组合两个子网络来增加网络的宽度来获得更多特征。因为batch renormalization能融合到BRDNet,我们能解决内部协变量偏移和mini-batch难题。残差学习被用来促进网络训练。空洞卷积是被用来提取更多上下文信息来完成去噪任务。扩展的实验显示BRDNet超过先进的去噪方法。BRDNet的代码被公布在https://www.yongxu.org/lunwen.html。

本文贡献:

(1)被提出的深CNN能直接把噪声图像映射得到干净图像。提出的BRDNet是增加宽度代替增加深度来提高去噪网络的学习能力。
(2)Batch renormalization被用于BRDNet中在硬件资源受限条件下解决小的mini-batch难题。同时它能加快网络训练的收敛。
(3)BRDNet利用空洞卷积来扩大感受野,能使网络提取出更多的上下文信息和减少计算代价。同时,它能防止网络消失或者爆炸的梯度。此外,残差学习能进一步提高去噪的性能。
(4)实验结果显示BRDNet对于合成和真实的噪声是非常鲁棒的。
本文的部分原理图和实验结果:

  1. 网络结构图
    file
  2. 不同方法在BSD68上灰色噪声图像去噪结果
    file
  3. 不同方法在Set12上灰色噪声图像去噪结果
    file
  4. 不同方法在彩色噪声图像的去噪结果
    file
  5. 不同方法在真实噪声图像的去噪结果
    file
  6. 不同方法在移除噪声的执行时间
    file
  7. 不同去噪方法的复杂度
    file
  8. 不同去噪方法在BSD68灰色图像去噪可视化效果
    file
  9. 不同方法在Set12灰色图像去噪可视化效果
    file
  10. 不同方法在McMaster上彩色图像去噪结果
    file
  11. 不同方法在Kodak24上彩色图像去噪结果
    file

作者介绍

田春伟

哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院2017级春季博士生, IEEE Student Member, CAAI Student Member和CCFMember。

目前研究方向为基于深度网络的图像复原研究。发表论文20余篇,其中发表CCF推荐论文5篇(第一作者发表CCF B类的TOP期刊2篇、中国人工智能会刊1篇);申请发明专利3项、软件著作权4项,参与国家面上基金1项、深圳市重点项目1项、国家自然青年基金1项、黑龙江省自然基金1项以及主持国家大学生创新创业项目1项;并获得包括2019、2016和2015年硕士研究生国家奖学金、2012年国家奖学金;2019、2016和2014年黑龙江省三好学生以及2019、2018年哈工大优秀学生等在内的国家省部校级荣誉共计30余项。

此外,担任The 18th IEEE InternationalConference on Dependable, Autonomic and Secure Computing (DASC 2020)的PC、2019 ijcai PC assistant、IEEE Transactions on Industrial Informatics、Neurocomputing、Computer Vision and Image Understanding、VisualComputer、IEEE Access、Journal ofModern Optics、International Journal of Biometrics、International Journal of Image and Graphics、CAAITransactions on Intelligence Technology、3rd Asian Conferenceon Artificial Intelligence Technology和2019International Conference on Artificial Intelligence, Information Processing andCloud Computing等多个期刊和会议审稿人

个人主页:
https://scholar.google.com.hk/citations?hl=en&user=XGDP6QwAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
https://github.com/hellloxiaotian

——END——


推荐阅读:
如何阅读一篇论文
论文速递 | 一份超全易懂的深度学习在图像去噪的综述
最全综述 | 图像分割算法

微信公众号: 极市平台(ID: extrememart )
每天推送最新CV干货