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去噪：成像、逆问题和机器学习的重要组成部分
内容提要
本文综述了图像去噪领域的监督学习和无监督学习方法，介绍了去噪算法的演变、原理及其局限性，特别关注基于去噪扩散模型的最新进展，强调不同方法在处理噪声时的有效性。
关键要点
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提出了一种名为Regularization by Denoising (RED)的正则化框架，能够有效处理一般性逆问题，并在图像去模糊和超分辨率问题上取得先进结果。
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构建了一个包含不同自然场景下真实噪声图像的新基准数据集，评估了各种图像去噪方法，证明了稀疏或低秩理论设计的方法实现了更好的去噪效果。
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针对K-SVD图像去噪算法，提出了一种基于深度学习的端到端架构，显著优于经典的K-SVD算法，接近最新的基于学习的去噪方法。
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提出了一种无监督图像去噪方法，仅需单个有噪声图像和噪声模型，通过迭代训练模型实现去噪，构建了高质量的原始图像数据集SenseNoise-500。
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提出了一种基于噪声扩散的生成模型DDPM，用于解决各种图像恢复问题，表现出更好的重构质量和运行时性能。
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通过对不同去噪方法的比较，评估现有技术的适用性，讨论了传统去噪器的有效性和效率。
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提出了一种新的去噪扩散模型SVNR，假定更现实的空间变异噪声模型，具有优势。
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提出了一种用于预训练降噪器的不确定性估计方法，能够有效计算图像区域的主成分。
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综述了图像去噪的监督学习和无监督学习方法，分类和详细介绍了演化过程的主要原则，特别关注监督学习领域的发展。
延伸问答
什么是Regularization by Denoising (RED)框架？
RED框架是一种基于去噪算法的正则化方法，能够有效处理一般性逆问题，并在图像去模糊和超分辨率问题上取得先进结果。
如何评估图像去噪方法的有效性？
通过构建包含不同自然场景下真实噪声图像的新基准数据集，评估各种图像去噪方法的效果。
K-SVD图像去噪算法的改进是什么？
提出了一种基于深度学习的端到端架构，显著优于经典的K-SVD算法，接近最新的基于学习的去噪方法。
无监督图像去噪方法的特点是什么？
该方法仅需单个有噪声图像和噪声模型，通过迭代训练模型实现去噪，取得了先进的去噪效果。
去噪扩散模型DDPM的应用是什么？
DDPM用于解决各种图像恢复问题，包括超分辨率、去模糊、填补和上色，表现出更好的重构质量和运行时性能。
图像去噪领域的最新进展有哪些？
最新进展包括提出新的去噪扩散模型SVNR和不确定性估计方法，强调了不同方法在处理噪声时的有效性。
