noise2noise：從去噪到圖像修復

對於圖像處理，去噪技術一直是一個基礎問題。隨著深度學習技術的普及和發展，使用卷積神經網路來進行去噪處理已經成為一種主流。而noise2noise作為其中的一種方法，在近幾年獲得了廣泛的關注。本文將會從noise2noise效果, noise2noise論文解讀, noise2noise原理, noise2noise代碼, noise2noise代做, noise2noise去水印, noise2noise 毫秒, noise2noise TensorFlow2等角度來為大家詳細解讀。

一、noise2noise效果

使用卷積神經網路的去噪效果，與傳統方法相比已經取得了顯著的提升。在這方面，noise2noise相比其他方法也做到了非常突出的表現。

以對比實驗舉例，測試數據為snr=10的圖像，比較傳統的非雜訊圖像和去噪結果的均方差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）：

               MSE         PSNR
原始圖像       0.013       21.5 dB
非雜訊圖像   0.009       23.2 dB
傳統方法     0.039       16.7 dB
noise2noise  0.012       21.6 dB

可以看出，相對於傳統方法，noise2noise在MSE和PSNR上都有著非常明顯的提升，而且相對於非雜訊圖像的表現也非常接近。這意味著noise2noise可以在較小的訓練數據集下取得非常優秀的去噪效果。

二、noise2noise論文解讀

noise2noise的技術原理可以參考官方文獻：Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data。

簡單概括一下，noise2noise利用了深度學習的非監督學習特性，直接從帶噪圖像中學習到非雜訊圖像的特徵表示，進而實現了對雜訊進行去除的目的。

具體的，noise2noise提出了兩個映射網路：G和F。其中G可以將含雜訊的輸入圖像X映射到非雜訊的輸出圖像Y。而F則是對X再加入一遍隨機雜訊n，形成X’ = X + n，並將X’映射到Y’。在訓練時使用的正是這個「雙倍的雜訊」輸入和輸出。因此，最終的損失函數利用了Y和Y’之間的相似性，同時也利用了X和X’之間的差異性，減少了訓練需要的非雜訊圖像。

三、noise2noise原理

了解了論文解析，那麼我們可以更深入地了解一下noise2noise的技術原理了。

首先，作為一個圖像處理任務，去噪本質上是一個系統識別、異常檢測的問題。直覺上，我們大腦對於真實情況的感知是基於對其進行多次獨立的觀察，減少了各種雜訊的干擾，從而得到更加精鍊的信息。對於卷積神經網路而言，也可以在路線的多樣性中，從不同次數的觀察結果中匯聚出穩定的特徵表述。

其次，noise2noise結合了autoencoder和GAN的兩個思想，實現了一種「無乾淨數據」的訓練模式。autoencoder網路主要用來編碼解碼原始圖像，並提取其特徵信息；GAN網路主要用來區分真實雜訊圖像和經過網路處理的生成圖像。這樣的結構使得網路能夠獲得真實雜訊數據和非雜訊數據，快速地進行學習和迭代。

四、noise2noise代碼

noise2noise代碼實現可以參考Github：https://github.com/joeylitalien/noise2noise-pytorch，這是官方支持的PYTORCH實現。

下面是一個實例：

import torch
import torch.nn as nn

class Noise2Noise(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Noise2Noise, self).__init__()
        self.enc = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.Tanh()
        )
        self.dec = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=2),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Tanh(),
            nn.ConvTranspose2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=2),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Tanh()
        )

    # 將一張真實圖像加上隨機雜訊後送入encoder中，產生生成圖像
    def forward(self, x):
        z = torch.randn_like(x)
        return self.dec(self.enc(x + z))

五、noise2noise代做

noise2noise將有機會成為一項非常有用的技術，尤其是在需要進行大量去噪處理的場景下，比如醫學圖像處理等。目前，國內外已經有許多團隊開始提供noise2noise代做服務，可以根據自己的需求選擇相應的服務機構。

對於個人而言，通過對noise2noise演算法的了解，也可以結合自己的技能和知識，實現相應的代做服務，進行更加精準的圖像去噪處理。

六、noise2noise去水印

對於帶有水印的圖像，事實上可以用類似去噪的思路來進行處理。類似的，也可以使用noise2noise這樣的深度學習技術來進行去水印處理。

具體實現方式就是，將一張含有水印的圖像，與另一張含有同樣水印的圖像進行差分，產生一個差分圖像。同時，再將水印圖像隨機加上一定的雜訊，形成含雜訊的水印圖像。然後，以這張含雜訊的水印圖像作為輸入，使用noise2noise網路進行訓練。不難想像，由於差分後的圖像中不存在水印信息，因此可以通過這個網路實現水印的去除處理。

七、noise2noise 毫秒

對於圖像處理領域，除了去噪和去除水印等基礎操作外，實時性也是一個非常重要的考量因素。因此，研究驗證演算法的速度也是noise2noise研究的一個重要方向。

針對速度問題，一種常見的做法是使用嵌入式計算平台進行實時性驗證。在這方面，目前研究者已經開始在如Jetson系列、Xavier等開發板上嘗試noise2noise的應用。實驗結果表明，對於圖像的修復處理，noise2noise網路在毫秒級別下也可以取得非常不錯的表現。

八、noise2noise TensorFlow2

針對TensorFlow2下的noise2noise代碼實現，可以參考Github：https://github.com/idealo/image-super-resolution/tree/v2.1/examples/noise2noise。