基于频率敏感的无监督学习去噪方法--简介

目录

引言

方法

实验

结论

代码示例：

---

引言

去噪，作为图像处理领域的核心任务之一，其挑战性及其广泛的应用需求引发了大量的研究。然而，虽然基于监督学习的方法可以产生稳健的去噪结果，但其本质上受到对大规模干净/嘈杂配对数据集的需求的限制。由于数据收集的困难，这使得这种方法在实际应用中可能难以实现。另一方面，无监督降噪器需要更详细地了解底层图像统计数据，但传统的方法主要依赖于空间域的信息，忽视了频域信息的重要性。

特别是，众所周知，干净图像和噪声图像之间的明显差异在高频带上最为突出。这证明了使用低通滤波器作为传统图像预处理步骤的一部分是合理的。然而，大多数基于学习的去噪方法仅利用来自空间域的单方面信息，而不考虑频域信息。这就为我们引入频域信息提供了理论基础。

为了解决这个限制，我们在这项研究中提出了一种频率敏感的无监督去噪方法。具体来说，我们利用了生成对抗网络（GAN）的结构，并通过引入频谱鉴别器和频率重建损失，以将频率知识转移到生成器中。我们使用自然和合成数据集进行了验证，结果表明，我们的方法达到了当前最先进的去噪性能。这进一步表明，频域信息可能是提高基于无监督学习的去噪方法的整体性能的一个重要因素。

源码下载

接下来，我们将详细介绍我们的方法。

方法

我们的方法基于生成对抗网络（GAN），GAN 由生成器 G 和鉴别器 D 组成，其中 G 负责生成类似真实样本的样本，而 D 则负责判断一个样本是否来自真实数据分布。

首先，生成器 G 通过学习嘈杂和干净图像之间的映射，试图产生尽可能接近干净图像的去噪图像。然而，这种从空间域获得的信息可能会忽略频域上的一些重要差异。因此，我们引入了一个频谱鉴别器 D_s，它的任务是在频域上判断一个图像是否为干净图像。这将帮助生成器 G 更好地理解频域信息，并且使生成的去噪图像在频域上更接近干净图像。

其次，为了更好地让生成器 G 学习频域的信息，我们引入了频率重建损失。具体地，我们计算生成的去噪图像和原始干净图像在频域上的差异，然后以此为损失函数，使 G 尽可能减小这个差异。这样，生成器 G 不仅要生成在空间域看起来像干净图像的图像，而且还要在频域上接近干净图像。

通过这样的设计，我们的方法不仅可以学习空间域的信息，还可以学习频域的信息，这使得我们的方法可以生成更好的去噪图像。

实验

为了验证我们的方法的性能，我们在自然和合成数据集上进行了实验。具体地，我们首先在一个小的自然数据集上进行了预训练，然后在一个大的合成数据集上进行了微调。通过这种方式，我们的方法可以先学习自然图像的一般特性，然后再学习特定噪声模式的特性。

实验结果表明，我们的方法达到了当前最先进的去噪性能。这进一步表明，频域信息是提高基于无监督学习的去噪方法的整体性能的一个重要因素。

结论

在本研究中，我们提出了一种频率敏感的无监督去噪方法，利用了生成对抗网络（GAN）的结构，并通过引入频谱鉴别器和频率重建损失，以将频率知识转移到生成器中。实验证明，我们的方法在自然和合成数据集上实现了最先进的去噪性能。这不仅验证了我们方法的有效性，也表明了频域信息在提高无监督去噪方法性能中的重要性。

未来的工作，我们将进一步优化我们的方法，例如，通过更好地设计频谱鉴别器和频率重建损失，以更好地利用频域信息，进一步提高去噪性能。此外，我们还会考虑将我们的方法应用到其他图像处理任务中，如图像超分辨率、图像修复等，以验证我们方法的通用性。

我们相信，频域信息在图像处理任务中的重要性将会被越来越多的人所认识，并且将在未来的研究中得到更多的应用。

代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
from torch.optim import Adam
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.utils import save_image
from torchvision.transforms import ToTensor, ToPILImage

# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 设计网络结构
        ...

    def forward(self, x):
        # 前向传播
        ...

# 定义频谱鉴别器
class SpectralDiscriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SpectralDiscriminator, self).__init__()
        # 设计网络结构
        ...

    def forward(self, x):
        # 前向传播
        ...

# 定义频率重建损失
def frequency_reconstruction_loss(clean_image, denoised_image):
    # 将图像从空间域转换到频域
    clean_image_freq = torch.fft.fft2(clean_image)
    denoised_image_freq = torch.fft.fft2(denoised_image)

    # 计算在频域上的差异
    loss = F.mse_loss(clean_image_freq, denoised_image_freq)

    return loss

# 训练过程
def train(generator, spectral_discriminator, dataloader, epochs):
    # 定义优化器
    g_optimizer = Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
    d_optimizer = Adam(spectral_discriminator.parameters(), lr=0.0002)

    for epoch in range(epochs):
        for i, data in enumerate(dataloader):
            clean_image, noisy_image = data

            # 利用生成器生成去噪图像
            denoised_image = generator(noisy_image)

            # 计算频谱鉴别器的损失
            real_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(spectral_discriminator(clean_image), torch.ones_like(clean_image))
            fake_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(spectral_discriminator(denoised_image.detach()), torch.zeros_like(denoised_image))
            d_loss = real_loss + fake_loss

            # 更新频谱鉴别器
            d_optimizer.zero_grad()
            d_loss.backward()
            d_optimizer.step()

            # 计算生成器的损失
            g_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(spectral_discriminator(denoised_image), torch.ones_like(denoised_image))
            freq_loss = frequency_reconstruction_loss(clean_image, denoised_image)
            total_loss = g_loss + freq_loss

            # 更新生成器
            g_optimizer.zero_grad()
            total_loss.backward()
            g_optimizer.step()

        print('Epoch [{}/{}], d_loss: {:.4f}, g_loss: {:.4f}, freq_loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, d_loss.item(), g_loss.item(), freq_loss.item()))

请注意，这只是一个简化的示例，实际应用中还需要更多的细节处理，例如正则化、批处理归一化、学习率调整等。同时，如何设计生成器和频谱鉴别器的网络结构也是非常重要的，需要根据任务的需求和数据的特性来进行设计。