| 21世纪是一个信息爆炸的时间，其中图像是经常生存中传递信息最班师有用的模样。在微信一又友圈中，咱们通过凑王人九宫格晒出我方的饮食、看到的气象以及抒发神情的配图。在每个东说念主的手机中，咱们融会过保藏相片来记载旅行中的气象、过年的团圆照、孩子的成长照、父母的样貌以及也曾的阿谁我方。然则某一天当你用双指放大昔时的某个一刹时chat sex5，你是否发现也曾的那些相片由于手机录像质地不好或者相片在保存中被压缩，导致想看的细节丢失。此时此刻，咱们只可通过调取大脑中暗昧的回忆来脑补也曾的那些点滴。当今，复旦大数据学院医学影像东说念主工智能执行室（ZMIC Lab）不错通过神经网络自动规复图像中的细节，来匡助你找回也曾的“顾忌”。 2022年3月29日（好意思国时候），关系筹商后果以《通过深度建模图像先验的贝叶斯图像超诀别率》（“Bayesian Image Super-Resolution with Deep Modeling of Image Statistics”）为题在线发表在大家东说念主工智能限制顶尖期刊《IEEE格式分析与机器智能汇刊》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，简称TPAMI）。该后果为无监督图像超诀别率提供了全新的筹商念念路。 
图1. IEEE TPAMI (Eearly Access) 当你用一只手挡住半边脸时，东说念主脑总能通过已有的领路脑补出另半边脸，这是因为咱们在脑海中如故酿成了东说念主脸的原型。在玩拼图游戏时，东说念主脑总能将各个图像块关联起来，并再行拼接为一副齐备的图。那么东说念主脑是若何将掩盖或者剪辑的图像规复的了？其实，咱们大致通过半边脸规复另半边脸，是因为在大脑的领路中双方脸很像。一样地，咱们大致将不同的两个图像碎屑拼接到通盘，亦然因为在大脑的领路中它们更像。那么若何通过数学和统计次第来刻画这种“像”了？为了筹商这一问题，咱们尝试建模图像的自相似性。所谓图像的自相似性是指相邻或者不相邻的图像块很相似，这恰是东说念主脑拼图时的一种先验领路。为了建模这种先验学问chat sex5，咱们从统计的角度开拔，将图像建模为具有相似性的要素。紧接着，咱们通过神经网络来学习这种相似性，从而重建出愈加安妥东说念主脑先验领路的图像。与已有次第比较，贝叶斯图像超诀别框架可阐述性强、泛化性能好，而且不错期骗于确实场景。下图是贝叶斯图像超诀别率框架的露出图。 
图2. 基于统计建模和变分贝叶斯的图像超诀别率示例： (a) 概率图模子 (b) 贝叶斯臆度露出图 av百科2020年12月22日（好意思国时候），关系筹商后果以《秩一网络：一个有用的图像规复框架》（“Rank-One Network: An Effective Framework for Image Restoration”）为题在线发表在大家东说念主工智能限制顶尖期刊《IEEE格式分析与机器智能汇刊》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，简称TPAMI）。该筹商为可阐述的深度图像规复提供了新念念路。 
图 3. IEEE TPAMI (Early Access) 在拼图游戏中，咱们常常通过图像块的相似性来拼接图像，然则当推敲整幅图的全局结构是咱们会发现拼接失实。这是因为在图像拼接历程中，东说念主脑过度关心了相邻图像块的相似性，而忽略了悉数图像块的全局关联性。为了建模图像的全局相似性，咱们从数学的角度开拔，基于神经网络冷漠了深度秩一判辨与重建框架。图像的秩一要素代表了图像的自相似性特征，这是建模图像的一种有用本领。因此，咱们通过如下图所示的模样判辨图像，从而一定进程上保握图像的全局相似性。
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