IRCNN
IRCNN 是一个专注于图像复原的开源深度学习项目，核心目标是利用训练好的卷积神经网络（CNN）去噪器作为“先验知识”，来解决各类图像退化问题。它主要解决了传统方法中“模型优化法”速度慢与“判别学习法”通用性差之间的矛盾：既保留了处理不同任务的灵活性，又具备快速高效的推理能力。
该项目特别适合计算机视觉领域的研究人员、算法开发者以及需要处理高质量图像复原任务的工程师使用。其独特的技术亮点在于引入了变量分裂技术（如半二次分裂 HQS 算法），将复杂的图像复原过程拆解，使得原本仅用于去噪的 CNN 模块能够直接嵌入到数学优化框架中。这意味着用户无需针对去模糊、图像修复、超分辨率重建或彩色图像去马赛克等特定任务重新训练模型，只需调用预训练的去噪器序列，即可高效获得优异的复原效果。作为一个源自 CVPR 2017 的经典方案，IRCNN 为低层视觉任务提供了一套模块化、即插即用的高效解决方案。
使用场景
某安防监控团队在处理夜间低光照环境下抓拍的车辆牌照时，面临图像因运动模糊和噪点干扰而难以识别的难题。
没有 IRCNN 时
- 模型泛化能力差：针对去噪、去模糊等不同任务需分别训练专用模型，一旦场景变化（如噪声类型改变），原有模型即刻失效，重新训练成本极高。
- 处理速度与质量难兼得：传统的基于模型优化方法虽能灵活应对多种退化情况，但迭代计算耗时过长，无法满足实时视频流的处理需求。
- 细节恢复不足：判别式学习方法虽然速度快，但往往过度平滑图像，导致车牌边缘纹理丢失，后续 OCR 识别率大幅下降。
- 系统架构臃肿：需要维护多套独立的算法库来应对不同的图像复原需求，增加了工程部署和维护的复杂度。
使用 IRCNN 后
- 一套模型通吃多任务：利用变量分裂技术，将训练好的深度 CNN 去噪器作为通用先验模块，无需额外训练即可直接解决去模糊、超分辨率及图像修复等多种问题。
- 实时性与高画质并存：结合了判别式学习的快速推理优势与模型优化方法的灵活性，在毫秒级内完成高清复原，满足实时监控要求。
- 纹理细节精准重建：IRCNN 能有效去除高斯噪声的同时保留高频边缘信息，显著提升了模糊车牌的字符清晰度，OCR 识别准确率大幅提升。
- 架构轻量化：仅需集成单一的去噪器模块即可构建通用的图像复原流水线，极大简化了系统架构，降低了算力资源占用。
IRCNN 通过将深度学习去噪器巧妙嵌入传统优化框架，实现了“一次训练，多任务通用”，彻底打破了低层视觉任务中速度与质量的博弈僵局。
运行环境要求
- Windows
必需 NVIDIA GPU，需安装 CUDA 8.0 和 cuDNN v5.1（示例中提及 Tesla K20c）
未说明
快速开始
用于图像恢复的深度CNN去噪先验学习
PyTorch版本
摘要
基于模型的优化方法和判别式学习方法一直是解决低层视觉中各类逆问题的两大主流策略。 通常，这两种方法各有优劣：基于模型的优化方法在处理不同逆问题时较为灵活，但为了获得良好的性能，往往需要设计复杂的先验模型，且计算耗时较长；而判别式学习方法虽然测试速度快，但其应用范围却受限于特定任务。 近期的研究表明，借助变量分裂技术，可以将去噪先验作为模块化组件嵌入到基于模型的优化方法中，以解决其他逆问题（如去模糊）。当去噪器通过判别式学习获得时，这种集成方式具有显著优势。然而，关于与快速判别式去噪先验相结合的研究仍显不足。为此，本文旨在训练一组快速有效的CNN（卷积神经网络）去噪器，并将其集成到基于模型的优化方法中，以解决其他逆问题。实验结果表明，所学习的一组去噪器不仅能够取得令人满意的高斯去噪效果，还可以作为先验知识，为多种低层视觉应用提供良好的性能。
基本思想
借助交替方向乘子法（ADMM）和半二次分裂（HQS）等变量分裂技术，可以分别处理通用图像恢复公式中的保真项和正则化项，其中正则化项仅对应于一个去噪子问题。 因此，这使得任何判别式去噪器都可以被集成到基于模型的优化方法中，以解决各种图像恢复任务，例如：
- 图像去模糊
- 图像修复
- 单幅图像超分辨率
- 彩色图像去马赛克
这些任务无需额外训练。
半二次分裂（HQS）算法
图像去模糊
左侧为模糊图像，右侧为使用IRCNN结合其他盲去模糊方法估计的核进行去模糊后的图像。
- Deblur_set1
- Deblur_set2
- Deblur_set3
使用Demo_deblur_real_application.m来测试IRCNN在其他盲去模糊方法估计的核下的图像去模糊效果。
图像修复
左侧为带掩码的图像，右侧为使用IRCNN修复后的图像。
- Inpaint_set1
- Inpaint_set2
上述结果可通过Demo_inpaint.m和Demo_inpaint_real_application.m生成。
单幅图像超分辨率（SISR）
IRCNN 考虑了三种用于 SISR 的退化模型。
1. 双三次插值退化
y = imresize(x, 1/sf, 'bicubic') % y: 低分辨率图像; x: 清晰的高分辨率图像; sf: 缩放因子
针对双三次插值退化的 IRCNN，在性能上与 VDSR 和 DnCNN 相当。
使用 Demo_SISR_YCbCr.m 和 Demo_SISR_RGB.m 来生成 SISR 结果。
2. 高斯核模糊后下采样
对于缩放因子为 3 的情况：
kernelsize = ceil(sigma*3)*2+1; % 或者当 sigma = 1.6 时取 7
kernel = fspecial('gaussian',kernelsize,sigma);
blur_HR = imfilter(im,kernel,'replicate')
LR = imresize(blur_HR, 1/scale, 'nearest');
对于缩放因子为 2 和 4 的情况：
kernelsize = ceil(sigma*3)*2+2;
kernel = fspecial('gaussian',kernelsize,sigma);
blur_HR = imfilter(im, kernel,'replicate');
LR = blur_HR(scale/2:scale:end-scale/2,scale/2:scale:end-scale/2,:);
使用 Demo_SISR_YCbCr.m 和 Demo_SISR_RGB.m 来生成 SISR 结果。
3. 使用任意核进行模糊处理，随后通过标准的 K 倍下采样器（MATLAB 函数 ‘downsample’）进行下采样
blur_HR = imfilter(im, kernel,'replicate'); % 核可以是任意的，例如运动模糊、高斯模糊。
for i = 1:size(x,3)
LR(:,:,i) = downsample(downsample(blur_HR(:,:,i),sf)',sf)';
end
关于该退化模型的更多细节，请参阅以下论文。
[1] Chan, Stanley H., Xiran Wang, and Omar A. Elgendy. “用于图像恢复的即插即用 ADMM：固定点收敛及应用。” IEEE 计算成像汇刊 3.1 (2017): 84-98.
左侧是经过运动模糊核处理后的放大 3 倍的低分辨率图像，右侧是通过 IRCNN 超分辨率重建后的 3 倍图像。
左侧是低分辨率（LR）图像。右侧是通过 IRCNN 超分辨率重建后的图像。
- SISR_set1，合成低分辨率图像的超分辨率
- SISR_set2，真实低分辨率图像的超分辨率
使用 Demo_SISR_direct_downsampler_real_application.m 来生成上述 SISR 结果。
彩色图像去马赛克
左侧是马赛克图像。右侧是通过 IRCNN 去马赛克后的图像。
- Set18（麦克马斯特大学，IMAX）
- Set24（柯达）
使用 Demo_demosaiking.m 来生成上述结果。
要求与依赖项
- MATLAB R2015b
- Cuda-8.0 & cuDNN v-5.1
- MatConvNet
示例：在 Windows 7 64位系统上安装 cuDNN 5.1、CUDA 8.0 GA2 和 MatConvNet（由 kusiwu 提供）
下载并安装 Visual Studio 2015。
下载并安装 CUDA 8.0 GA2： 有两个安装程序，一个是基础安装包，另一个是补丁。您需要同时下载这两个文件。 https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive 先安装基础安装包（1.3GB），再安装补丁（43.1MB）。 我的 CUDA 安装路径为：'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0'。 如果安装程序没有自动设置，请手动添加 CUDA_PATH 环境变量。
下载 cuDNN 5.1。您需要注册 NVIDIA 账号后才能下载 cuDNN 5.1。请使用 Google 搜索获取下载链接。 然后将压缩包解压到 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0' 目录下。 （参考文档：http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html） 安装过程中可能需要重启计算机。
% 下载 MatConvNet：http://www.vlfeat.org/matconvnet/download/matconvnet-1.0-beta25.tar.gz % 在您的 MATLAB 安装目录下创建一个名为 "matconvnet" 的文件夹。 % 我的 MATLAB 安装目录为：'D:\Program files\MATLAB\R2016b"，您的路径可能不同，请根据实际情况修改。 % 将 MatConvNet 压缩包解压，并将文件复制到 'D:\Program files\MATLAB\R2016b\matconvnet\matconvnet-1.0-beta25' 目录下。
% 打开 MATLAB，在命令窗口中输入以下代码： % 请注意，您的路径可能会有所不同！！！选择 Visual Studio 2015 的 C 和 C++ 编译器路径。
mex -setup
mex -setup:'D:\Program files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mexopts\msvc2015.xml' C
mex -setup C++
mex -setup:'D:\Program files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mexopts\msvcpp2015.xml' C++
cd 'D:\Program files\MATLAB\R2016b\matconvnet\matconvnet-1.0-beta25'
addpath matlab
% 运行以下命令
vl_compilenn('enableGpu', true, 'cudaMethod', 'nvcc', ...
'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0', ...
'enableCudnn', true, 'cudnnRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0') ;
% 您会看到许多类似的消息，也可能出现一些警告。
% 使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional' 进行编译。 % MEX 编译成功。 % 使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 进行编译。 % MEX 编译成功。
% 输入以下命令
gpuDevice
您应该会看到类似的信息，不过设备名称可能会因您的显卡而异。
CUDADevice 属性：
名称: 'Tesla K20c' 索引: 1 计算能力: '3.0' 支持双精度: 1 驱动版本: 6 工具包版本: 5.5000 每个线程块最大线程数: 1024 每个线程块最大共享内存: 49152 最大线程块尺寸: [1024 1024 64] 最大网格尺寸: [2.1475e+09 65535 65535] SIMD 宽度: 32 总内存: 5.0330e+09 可用内存: 4.9185e+09 多处理器数量: 13 时钟频率: 705500 计算模式: '默认' GPU 数据传输与计算重叠: 1 内核执行超时: 0 是否可映射主机内存: 1 设备支持: 1 设备已选中: 1
% 让我们测试一下系统。
vl_testnn
% 您会看到类似以下的消息，此测试可能需要 10 到 20 分钟。
完成 nnbilinearsampler[数据类型=single，设备=cpu]/反向传播数据一致性(ih=value2,iw=value1,oh=value1,ow=value2,multiple_grids=value1) 用时 0.00029763 秒 正在运行 nnbilinearsampler[数据类型=single，设备=cpu]/反向传播数据一致性(ih=value2,iw=value1,oh=value1,ow=value2,multiple_grids=value2) 完成 nnbilinearsampler[数据类型=single，设备=cpu]/反向传播数据一致性(ih=value2,iw=value1,oh=value1,ow=value2,multiple_grids=value2) 用时 0.00046763 秒 % 最后您应该会看到如下信息： % 总计： % 3586 项通过，0 项失败，0 项未完成。 % 测试耗时 1439.9093 秒。
测试 IRCNN 示例
将 IRCNN 解压到一个名为例如： D:\IRCNN 的文件夹中。
最后一步，在 MATLAB 命令窗口中输入以下内容：
cd 'D:\IRCNN'
Demo_demosaiking.m
引用
@inproceedings{zhang2017learning,
title={学习深度 CNN 去噪先验用于图像恢复},
author={Zhang, Kai and Zuo, Wangmeng and Gu, Shuhang and Zhang, Lei},
booktitle={IEEE 计算机视觉与模式识别会议},
pages={3929--3938},
year={2017},
}
常见问题
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