21世纪是一个信息爆炸的期间，其中图像是正常糊口中传递信息最平直有用的步地。在微信一又友圈中国产 巨乳，咱们通过凑皆九宫格晒出我方的饮食、看到的风光以及抒发心扉的配图。在每个东谈主的手机中，咱们融会过储藏相片来记载旅行中的风光、过年的团圆照、孩子的成长照、父母的面貌以及也曾的阿谁我方。然而某一天当你用双指放大已往的某个霎通常，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温存的回忆来脑补也曾的那些点滴。当前，复旦大数据学院医学影像东谈主工智能履行室（ZMIC Lab）不错通过神经收罗自动还原图像中的细节，来匡助你找回也曾的“讲究”。
2022年3月29日（好意思国时辰），干系参议服从以《通过深度建模图像先验的贝叶斯图像超差异率》（“Bayesian Image Super-Resolution with Deep Modeling of Image Statistics”）为题在线发表在公共东谈主工智能范围顶尖期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，简称TPAMI）。该服从为无监督图像超差异率提供了全新的参议念念路。
图1. IEEE TPAMI (Eearly Access)
自拍别人女友在线当你用一只手挡住半边脸时，东谈主脑总能通过已有的默契脑补出另半边脸，这是因为咱们在脑海中依然造成了东谈主脸的原型。在玩拼图游戏时，东谈主脑总能将各个图像块干系起来，并重新拼接为一副无缺的图。那么东谈主脑是若何将遮蔽或者剪辑的图像还原的了？其实，咱们简略通过半边脸还原另半边脸，是因为在大脑的默契中双方脸很像。一样地，咱们简略将不同的两个图像碎屑拼接到一齐，亦然因为在大脑的默契中它们更像。那么若何通过数学和统计武艺来描述这种“像”了？为了参议这一问题，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，这恰是东谈主脑拼图时的一种先验默契。为了建模这种先验学问，咱们从统计的角度启航，将图像建模为具有相似性的身分。紧接着，咱们通过神经收罗来学习这种相似性，从而重建出愈加稳妥东谈主脑先验默契的图像。与已有武艺比拟，贝叶斯图像超差异框架可阐扬性强、泛化性能好，况兼不错讹诈于真确场景。下图是贝叶斯图像超差异率框架的暗示图。
图2. 基于统计建模和变分贝叶斯的图像超差异率示例：
(a) 概率图模子 (b) 贝叶斯测度暗示图
2020年12月22日（好意思国时辰），干系参议服从以《秩一收罗：一个有用的图像还原框架》（“Rank-One Network: An Effective Framework for Image Restoration”）为题在线发表在公共东谈主工智能范围顶尖期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，简称TPAMI）。该参议为可阐扬的深度图像还原提供了新念念路。
图 3. IEEE TPAMI (Early Access)
在拼图游戏中，咱们往往通过图像块的相似性来拼接图像，然而当接洽整幅图的全局结构是咱们会发现拼接邪恶。这是因为在图像拼接经由中，东谈主脑过度温煦了相邻图像块的相似性，而忽略了总共图像块的全局干系性。为了建模图像的全局相似性，咱们从数学的角度启航，基于神经收罗提议了深度秩一领会与重建框架。图像的秩并立分代表了图像的自相似性特征，这是建模图像的一种有用本事。因此，咱们通过如下图所示的步地领会图像，从而一定进程上保捏图像的全局相似性。