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盲反卷积
分布 医学影像与生物视觉1底层视觉与图像复原1
01 02
结合物理与深度生成先验求解标记 MRI 的非线性盲逆问题
Solving a Nonlinear Blind Inverse Problem for Tagged MRI with Physics and Deep Generative Priors
把 MR 成像物理前向模型与深度生成先验结合，在未知成像参数下盲估计高分辨率解剖图像并同时做 3D 微分同胚 Lagrangian 运动跟踪，这套「物理+生成先验」的盲非线性逆问题框架可迁移到其他带编码伪影的医学/科学成像复原与配准任务。
自扩散驱动的盲成像
Self-Diffusion Driven Blind Imaging
把预训练扩散模型的去噪先验换成从纯噪声出发的自扩散反向过程，在无需任何训练数据的情况下联合迭代优化清晰图像与未知模糊核，可直接迁移到盲去模糊、盲去卷积等病态逆问题。