英伟达联合MIT用AI为图片降噪，推出深度学习系统Noise2Noise

英伟达、麻省理工学院和阿尔托大学的研究人员正在尝试利用人工智能(AI)来消除图像噪点。该团队使用来自ImageNet数据集的50000张图像来训练其AI系统以重建照片，并且该系统甚至能够在没有引用原图的情况下，去除图像中的噪点。

这个被称为Noise2Noise的AI系统是基于深度学习算法创建的，并且已利用ImageNet数据集提供的50000张图片进行了强化锻炼。每一张训练图片都是由清晰的高质量原图上随机地加上噪点而创建的。计算机生成的图像和核磁共振（MRI）扫描成像也被用于训练Noise2Noise的AI系统。

图像降噪技术和降噪方法其实已经存在很长时间了，但是利用深度学习的方法来降噪是一种前所未有的尝试。

在低亮度的照片中，或者在医学图像、计算机成像、天体摄影等类型的图片中，噪点往往以雪花状白点的形式出现。数码相机在微光或数码变焦下拍摄出来的图像中往往也存在噪点。

通过不断对Noise2Noise进行图片降噪训练，研究人员希望Noise2Noise最终可以用于处理现实生活中的噪点图像，例如天体摄影，在黄昏时拍摄的照片，以及核磁共振成像或脑部扫描图像。

Noise2Noise的核磁共振成像降噪训练利用了近5000幅核磁共振图像，这些图像均来自于IXI数据集的50位人类受试者。在没有人为增加噪点的情况下，输出结果可能比原始图像略微模糊，但明显恢复了清晰度。

英伟达研究员Jacob Munkberg在一次电话采访中告诉VentureBeat：“这是我们在公共MRI数据库上进行训练的一个概念证明，而且它可能在将来某一天得到实际应用。”

这项工作成果将于本周在瑞典斯德哥尔摩召开的机器学习国际会议上公布。

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