基于小波域ADMM深度网络的图像复原算法

近年来,基于深度学习的方法在图像复原领域展现出了优秀的性能。然而现有大多数深度网络均是通过经验进行网络结构设计,较少在网络设计中考虑结合一些传统方法以提升网络可解释性。针对这一不足,本文对结合图像退化模型的深度学习方法展开研究,提出了一种基于小波域ADMM深度网络的图像复原算法。具体而言,本文首先提出了一种基于小波域ADMM的图像复原方法,该方法在小波域下使用ADMM算法将复原问题分解为一系列子问题。接着,分别对子问题求解,并根据其解的形式帮助进行网络的设计,构建了一个可解释的深度卷积神经网络用于图像复原。实验结果表明,本文提出算法取得了较好的复原结果,不论在视觉效果还是客观评价指标上都优于对比方法。