Novel Hybrid Integrated Pix2Pix and WGAN Model with Gradient Penalty for Binary Images Denoising

本文介绍了一种新颖的图像去噪方法，利用了生成对抗网络（GAN）的优势。具体而言，我们提出了一种模型，将Pix2Pix模型和Wasserstein GAN（WGAN）与Gradient Penalty（WGAN-GP）的元素相结合。这种混合框架旨在利用有条件的GAN的去噪能力，如Pix2Pix模型所展示的那样，同时减少对最佳超参数的详尽搜索，这可能会破坏学习过程的稳定性。在所提出的方法中，GAN的生成器用于产生去噪图像，利用有条件的GAN的能力进行降噪。同时，WGAN-GP中更新过程中实现的Lipschitz连续性约束有助于减少模式崩溃的风险。这种创新设计使得所提出的模型能够充分发挥Pix2Pix和WGAN-GP的优点，在确保训练稳定性的同时生成更优秀的去噪结果。借鉴了之前关于图像到图像翻译和GAN稳定技术的研究，本研究突出了GAN作为去噪的通用解决方案的潜力。本文详细介绍了该模型的开发和测试，通过数值实验展示了其有效性。数据集是通过将合成噪声添加到干净图像中创建的。基于真实世界数据集验证的数值结果强调了该方法在图像去噪任务中的功效，显示出相对于传统技术的显著提升。值得注意的是，所提出的模型展示了强大的泛化能力，即使使用合成噪声进行训练，也能有效地进行去噪。

本论文旨在提出一种新的图像去噪方法，通过结合Pix2Pix模型和Wasserstein GAN（WGAN） with Gradient Penalty（WGAN-GP）的元素，解决图像去噪中超参数搜索困难和稳定性问题。

该论文提出了一种新的图像去噪方法，通过结合Pix2Pix模型和WGAN-GP的元素，利用条件GAN的去噪能力，同时实现Lipschitz连续性约束，从而减少模式崩溃的风险，使得模型同时具有Pix2Pix和WGAN-GP的优点。

该论文的实验结果表明，该方法在图像去噪方面具有显著的优势，比传统技术表现更好。该模型在合成噪声和真实噪声的情况下都表现出色，具有强大的泛化能力。此外，该论文还提到了GAN作为一种通用解决方案的潜力，并详细介绍了该模型的开发和测试过程。

在最近的研究中，也有其他相关的图像去噪方法，例如基于深度学习的方法，如DnCNN和RED30，以及基于传统技术的方法，如小波去噪和总变差去噪。