{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,3,28]],“日期-时间”:“2024-03-28T01:56:22Z”,“时间戳”:1711590982505},“参考-计数”:52,“出版商”:“Springer Science and Business Media LLC”,“问题”:“16”,“许可证”:[{“开始”:}“日期-零件”:[2020,2,13]],”日期-时间“:“2020-02-13T00:00:00Z”,“timestamp”:1581552000000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://\\www.springer.com/tdm”},{“start”:{“date-parts”:[[2020,2,13]],“date-time”:“2020-02-13T00:00:00Z”,“timetamp”:15.52000000},”content-versiion“:”vor“,”delay-in-days“:0,”URL“http://www.springer.com\/tdm“}”,“出资人”:[{“名称”:“陕西省自然科学基础研究计划”,“奖项”:[“2019JM-103”]},{“name”:“中国科学院光谱成像技术重点实验室开放式研究基金”,“奖”:[”LSIT201920W“]}、{“DOI”:“10.13039\/501100017611”,“name”:“陕西省社会科学基金”,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”award“:[”2019H010“]}.,{”DOI“:“10.13039\/50100018621”,“name”:“长江学者和大学创新团队计划”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“award”:[“IRT13090”]}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[”Neural Compute&Application“],“published-print”:{“date-parts”:[2020,8]},”doi“:“10.1007\/s00521-020-04717-w”,“type”:“journal-article”,“created”:{“date-parts”:[[2020,2,13]],“date-time”:“2020-02-13T16:05:16Z”,“timestamp”:158160996000},“page”:”12575-12590“,“update-policy”::“http://\/dx.doi.org\/10007\/springer_crossmark_policy“,”source“Crossref”,“is-referenced-by-count”:12,“标题”:[“通过结构约束低阶近似进行图像去噪”],“前缀”:“10.1007”,“卷”:“32”,“作者”:[{“ORCID”:“http://\/ORCID.org\/00000-0001-9542-1251”,“authenticated-ORCID”:false,“给定”:“永勤”,“家族”:“张”,“序列”:“第一”,“从属关系”:[]},{“给定的”:“瑞文”,“家庭”:“康”,“顺序”:“附加”,“附属关系”:[]}“给定”:“仙林”,“家族”:“彭”,“序列”:“附加”,“从属”:[]},{“给定”:“军”,“家庭”:“王”,“顺序”:“额外”,“隶属”:[]},}“给定的”:“吉华”,“家人”:“朱”,“次序”:“添加”,“附属”:[[]},{”给定“:“金叶”,“家”:“彭氏”,“序号”:“新增”,“归属”:[4]},“family”:“Liu”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]}],“member”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[[2020,2,13]]},“reference”:[{“key”:“4717_CR1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,”first page“:”176“,”doi“:”10.1016\/j.mri.2018.11.022“,”volume“:“57”,“author”:“F Baselice”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Baselice F,Ferraioli G、Pascazio V、Sorriso A(2019年)在非局部框架中使用Kolmogorov\u2013Smirnov距离对MR图像进行去噪。磁共振成像57:176\u2013193”,“日志标题”:“磁共振成像”},{“问题”:“5”,“关键”:“4717_CR2”,“doi-asserted-by”:“交叉引用”,“首页”:“1273”,“doi”:“10.1007\/s00521-015-1933-9”,“卷”:“27”,“作者”:“M Ben Abdallah”,“年份”:“2016”,“非结构化”:“Ben Abdallah M,Malek J,Azar AT,Belmabrouk H,Monreal JE,Krissian K(2016)自适应降噪各向异性扩散滤波器。神经计算应用27(5):1273\u20131300”,“journal-title”:“神经计算应用”},{“key”:“4717_CR3”,“doi-asserted-by”:“crossref”,”first page“:”145“,”doi“:”10.1016\/j.media.2017.07.006“,”volume“:“42”,”author“:”A Benou“,“year”:“2017”,“unstructured”:“Benou A,Veksler R,Friedman A,Raviv TR(2017)专家深度神经网络集成用于对比增强MRI序列的时空去噪。Med Image Ana 42:145\u2013159“,”journal-title“:”Med Image-Ana“},{”issue“:”1“,”key“:”4717_CR4“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“first page”:“1”,”doi“:”10.1561\/220000016“,”volume“:“3”,“author”:“S Boyd”,“year”:“2011”,“unstructured”:“Boyd S,Parikh N,Chu E,Peleato B,Eckstein J(2011)通过交替方向乘数法进行分布式优化和统计学习。Found Trends Mach Learn 3(1):1\u2013122“,”journal-title“:”Found Strends Mach Learn“},{”issue“:”2“,”key“:”4717_CR5“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“490”,“doi”:“10.1137\/040616024”,“volume”:“4”,“author”:“A Buades”,“year”:“2005”,“unstructured”:“Buades A,Coll B,Morel JM(2005)回顾了图像去噪算法,并介绍了一种新的算法。多尺度模型仿真4(2):490\u2013530“,“journal-title”:“多尺度模型模拟”},{“issue”:“4”,“key”:“4717_CR6”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page:”1956“,”doi“:”10.1137\/080738970“,”volume“:”20“,”author“:”Cai“,”year“:”2010“unstructured”:“Cai JF,Candes EJ,Shen Z(2010)”矩阵补全的奇异值阈值算法。SIAM J Optim 20(4):1956\u20131982“,“journal-title”:“SIAM J opim”},{“issue”:“6”,“key”:“4717_CR7”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”717“,“doi”:“10.1007 \/s10208-009-9045-5”,“volume”:“9”,“author”:“EJ Candes”,”year“2009”,“unstructured”:“Candes EJ,Recht B(2009)通过凸优化实现精确矩阵补全。计算数学9(6):717\u2013772“,”journal-title“:”Found Comput Math“},{”issue“:”3“,”key“:”4717_CR8“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“11:1”,“doi”:“10.1145\/1970392.1970395”,“volume”:“58”,“author”:“EJ Cands”,“year”:“2011”,“unstructured”:“Candes EJ,Li XD,Ma Y,Wright J(2011)稳健主成分分析?J ACM 58(3):11:1\u201311:37“,”期刊标题:“J ACM”},{“issue”:“8”,“key”:“4717_CR9”,“doi asserted by”:“crossref”,“首页”:“2080”,“doi”:“10.1109\/TIP.2007.901238”,“volume”:“16”,“author”:“K Dabov”,“year”:“2007”,“nonstructured”:“Dabov K,Foi A,Katkovnik V,Egiazarian K(2007)稀疏三维变换域协同滤波图像去噪。IEEE Trans Image Process 16(8):2080\u20132095“,”journal-title“:”IEEE Trans-Image Process“},{“issue”:“11”,“key”:“4717_CR10”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”1413“,”doi“:”10.1002\/cpa.20042“,”volume“:”57“,”author“:”I Daubechies“,”year“:”2004“,”unstructured“:”Daubechees I,Defrise M,De Mol C(2004)具有稀疏约束的线性反问题的迭代阈值算法。Commun Pure Appl Math 57(11):1413\u20131457“,“journal-title”:“Commun Pure Appl Math”},{“key”:“4717_CR11”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Divakar N,Babu RV(2017):通过CNN的图像去噪:对抗方法。In:2017 IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议(CVPRW),夏威夷州火奴鲁鲁市,2013年7月21日,2017年7月26日,第1076\u20131083页,“DOI”:“10.1109\/CVPRW.2017.145”},{“issue”:“12”,“key”:“4717_CR12”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”3736“,”DOI“:”10.1109\/TIP.2006.881969“,”volume“:”15“author”:“M Elad”,“year”:“2006”,“unstructured”:“Elad M,Aharon M(2006)通过学习字典上的稀疏和冗余表示进行图像去噪。IEEE Trans Image Process 15(12):3736\u20133745“,”journal-title“:”IEEE Trans-Image Process“},{”key“:”4717_CR13“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“48”,”doi“:”10.1016\/j.ins.2017.02.044“,”volume“:‘397’,”author“:”F Fan“,”year“2017”,”unstructured“:”Fan F,Ma Y,Li C,Mei X,Huang j,Ma j(2017)基于超像素分割和低阶表示的高光谱图像去噪。Inf Sci 397:48\u201368“,”journal-title“:”Inf Scy“},{”issue“:”4“,”key“:”4717_CR14“,“doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”049101“,”doi“:”10.1007\/s11432-017-9207-9“,“volume”:“61”,“author”:“L Fan”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Fan L,Li X,Guo Q,Zhang C(2018)”基于边缘相似性度量和自适应参数选择的非局部图像去噪。《科学与中国信息科学》61(4):049101“,”杂志标题“:”《科学与中华信息科学》“},{”问题“:”2“,”关键词“:”4717_CR15“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”首页“:”183“,“doi”:“10.1007\/s11263-016-0930-5”,“卷”:“121”,“作者”:“SH顾”,“年份”:“2017”,“非结构化”:“顾SH,谢Q,孟DY,左WM,冯旭,张L(2017)加权核范数最小化及其在低水平视觉中的应用。Int J Comput Vis 121(2):183\u2013208”,“期刊标题”:“Int J Comput Vis”},{“期刊期”:“9”,“密钥”:“4717_CR16”,“doi断言”:“交叉引用”,“首页”:“2117”,“doi”:“10.1109\/TPAMI.2012.271”,“卷”:“35”,“作者”:“Y Hu”,“年份”:“2013”,“非结构化”:“Hu Y,Zhang DB,Ye JP,Li XL,He XF(2013)通过截断核范数正则化快速准确地完成矩阵补全。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell 35(9):2117\u20132130“,“journal-title”:“IEEE Trans-Pattern ANA Mach Intel},{“key”:“4717_CR17”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”147“,“doi”:“10.1016\/j.ins.2017.0.047”,“volume”:《429》,“author”:“YM Huang”,《年份》:“2018”,“unstructured”:“Huang YM,Yan HY,Wen YW,Yang X(2018)应用于图像噪声去除的秩最小化。Inf Sci 429:147\u2013163“,“journal-title”:“Inf Scy”},{“issue”:“4”,“key”:“4717_CR18”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page:”148“,”doi“:”10.1140\/epjp\/i2018-11941-0“,”volume“:”133“,‘author’:”M Irshad“,”year“:”2018“unstructured”:“Irshade M,Muhammad N,Sharif M,Yasmeen M(2018)利用盲形态学操作自动分割心脏MR短轴图像中的左心室。Eur Phys J Plus 133(4):148“,”journal-title“:”Eur Phy J Plus“},{“issue”:“2”,“key”:“4717_CR19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”269“,”doi“:”10.1049\/iet-its.2018.5223“,”volume“:”13“,”author“:”S Khalid“,”year“:”2018“,”unstructured“:”Khalid S,Muhammad N,Sharif M(2018)具有数字分割和识别功能的交通标志自动测量。IET Intell Transp Syst 13(2):269\u2013279“,”journal-title“:”IET Intel-Trans Syst“},{“issue”:“1”,“key”:“4717_CR20”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”34“,”doi“:”10.1140\/epjp\/i2019-12432-6“,”volume“134”,”author“:”H Khan“,”year“2019”,“unstructured”:“Khan H,Sharif M,Bibib N,穆罕默德·N(2019)一种新的基于子带形态学操作的脑动脉瘤检测算法。Eur Phys J Plus 134(1):34“,”journal-title“:”Eur Phis J Plus“},{”issue“:”4“,”key“:”4717_CR21“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1377”,”doi“:”10.1007\/s10044-018-0688-1“,”volume“:22”,“author”:“MA Khan”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Khan MA,Akram T,Sharif M,Javed MY,Muhammad N,Yasmin M(2019年)在选定的融合特征上使用多层神经网络实现动作分类的优化框架。Pattern Anal Appl 22(4):1377\u20131397“,“journal-title”:“Pattern Anal Appl”},{“issue”:“4”,“key”:“4717_CR22”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:《454》,“doi”:“10.3390\/sym11040454”,《volume》:“11”,“author”:“NS Khan”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Khan NS,Muhammad N,Farwa S,Saba T,Khattak S,Mahmood Z(2019)低复杂度MV-HEVC的早期CU深度决策和参考图片选择。Symmetry 11(4):454“,“journal-title”:“Symmety”},{“issue”:“4”,“key”:“4717_CR23”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page”:“1991”,“doi”:“10.1007\/s11045-019-00639-6”,“volume”:《30》,“author”:“Z-Mahood”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Mahmood Z,Bibib N,Usman M,Khan U,Muhammad N(2019)基于移动云的体育应用程序框架。多维系统信号处理30(4):1991\u20132019”,“日志标题”:“多维系统信号过程”},{“问题”:“1”,“关键”:“4717_CR24”,“doi-asserted-by”:“交叉引用”,“首页”:“778”,“doi”:“10.1186\/s12885-018-4638-5”,“卷”:“18”,“作者”:“B Mughal”,“年份”:“2018”,“非结构化”:“Mughal B,Muhammad N,Sharif M,Rehman A,Saba T(2018)根据地形图和变形轮廓去除胸肌。BMC Cancer 18(1):778“,”journal-title“:”BMC Cance“},{”issue“:”4“,”key“:”4717_CR25“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1013”,”doi“:”10.1007\/s10044-017-0617-8“,“volume”:“21”,“author”:“N Muhammad”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Muhammad-N,Bibi N,Jahangir A,Mahmood Z(2018)”基于范数加权融合估计的图像去噪。Pattern Anal Appl 21(4):1013\u20131022“,”journal-title“:”Pattern Anal Appl“},{”key“:”4717_CR26“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“413”,”doi“:”10.1016\/j.compeleceng.2017.05.023“,”volume“:Naqvi SR、Oh HS、Kim DG(2018年)图像去噪与子带替换和融合过程使用贝叶斯估计。Compute Electr Eng 70:413\u2013427“,”journal-title“:”Compute Electr Eng.“},{”key“:”4717_CR27“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“130”,”doi“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.005“,”volume“:通过区分性低阶稀疏字典学习实现医学图像的联合融合、去噪和增强。Pattern Recognit 79:130\u2013146“,“journal-title”:“Pattern Regnit”},{“issue”:“12”,“key”:“4717_CR28”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-pages”:“3321”,“doi”:“10.1109\/TCSVT.2017.2759187”,《volume》:“28”,《author》:“HF Liu”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Liu HF,Xiong RQ,Liu D,Ma SW,Wu F,Gao W(2018)基于块内和块间相关性的低阶正则化图像去噪。IEEE Trans Circuits Syst Video Technol 28(12):3321\u20133332“,”期刊标题:“IEEE Trans Circuits Syst Video Technol”},{“issue”:“1”,“key”:“4717_CR29”,“doi asserted by”:“crossref”,“首页”:“214”,“doi”:“10.1137\/070697653”,“volume”:“7”,“author”:“J Mairal”,“year”:“2008”,“nonstructured”:“Mairal J,Sapiro G,Elad M(2008)学习用于图像和视频恢复的多尺度稀疏表示。多尺度模型仿真7(1):214\u2013241“,”journal-title“:”Multiscale Model Simul“},{”issue“:”8“,”key“:”4717_CR30“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”3842“,”doi“:”10.1109\/TIP.2018.2819821“,”volume“:“27”,”author“:”W Meiniel“,”year“:”2018“,”unstructured“:”Meinil W,Olivo-Marin JC,Angelini ED(2018)显微图像去噪:最新技术综述,以及一种新的基于稀疏性的方法。IEEE Trans Image Process 27(8):3842\u20133856“,”journal-title“:”IEEE Trans-Image Process“},{”issue“:”2“,”key“:”4717_CR31“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“460”,“doi”:“10.1137\/040605412”,“volume”:“4”,“author”:“S Osher”,“year”:“2005”,“unstructured”:“Osher S,Burger M,Goldfarb D,Xu JJ,Yin WT(2005)基于全变分的图像复原的迭代正则化方法。多尺度模型仿真4(2):460\u2013489“,”journal-title“:”Multiscale Model Simul“},{”issue“:”8“,”key“:”4717_CR32“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”263“,”doi“:”10.1007\/s00521-017-2995-7“,”volume“:“29”,“author”:“G Ozmen”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Ozmen-G,Ozsen S(2018)一种基于加权三维小波变换的fMRI去噪新方法。神经计算应用程序29(8):263\u2013276“,”journal-title“:”Neural Comput Appl“},{”issue“:”1“,”key“:”4717_CR33“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“251”,”doi“:”10.1109\/TIP.2016.262418“,”volume“26”,”author“:”G Papari“,”year“2017”,”unstructured“:”Papari G,Idowu N,Varslot T(2017)用于大型3D图像去噪的快速双边滤波。IEEE Trans Image Process 26(1):251\u2013261“,”journal-title“:”IEEE Trans-Image Process“},{”issue“:”11“,”key“:”4717_CR34“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1338”,“doi”:“10.1109 \/TIP.2003.818640”,“volume”:“12”,“author”:“J Portilla”,“year”:“2003”,“unstructured”:“Portilla J,Strela V,Wainwright MJ,Simoncelli EP(2003))在小波域中使用高斯尺度混合的图像去噪。IEEE Trans Image Process 12(11):1338\u20131351“,”期刊标题“:”IEEE Trans Image Process“},{”键“:”4717_CR35“,”doi断言“:”crossref“,”首页“:”165“,”doi“:”10.1016\/j.media.20199.05.001“,”卷“:”55“,”作者“:”MS Ran“,”年份“:”2019“,”非结构化“:”Ran MS,Hu JR,Chen Y,Chen H,Sun HQ,Zhou JL,Zhang Y(2019)使用残差编码器Wasserstein生成对抗网络对3D磁共振图像进行去噪。Med Image Anal 55:165\u2013180“,”journal-title“:”Med Image-Anal“},{“key”:“4717_CR36”,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”34“,”doi“:”10.1016\/j.ultramic.2018.012“,”volume“:“187”,”author“:”j Spiegelberg“,“年份”:“2018”,“非结构化”:“Spiegelberg J,Idrobo JC,Herklotz A,Ward TZ,Zhou W,Rusz J(2018)增强原子分辨率成像的局部低阶去噪。Ultrammicroscopy 187:34\u201342“,“journal-title”:“Ultrammicro”},{“key”:“4717_CR37”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Tomasi C,Manduchi R(1998)灰度和彩色图像的双边滤波。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集,加州圣巴巴拉,1998年6月23日\u201325日,第839\u2013846页”,“doi”:“10.1109\/ICCV.1998.710815“},{“issue”:“3”,“key”:“4717_CR38”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”391“,“doi”:“10.1088\/0954-898X_14_3_302”,“volume”::“14”,“author”:“A Torralba”,“year”:“2003”,“unstructured”:“Torralba-A,Oliva A(2003)自然图像类别统计。Netw计算神经系统14(3):391\u2013 412“,”新闻标题“:”Netw Comput Neural Syst“},{“issue”:“4”,“key”:“4717_CR39”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”600“,“doi”:“10.1109 \/TIP.2003.819861”,“volume”::“13”,“author”:“Z Wang”,“year”:“2004”,“unstructured”:“Wang Z,Bovik AC,Sheikh HR,Simoncelli EP(2004)图像质量评估:从错误可见性到结构相似性。IEEE Trans Image Process 13(4):600\u2013612“,”journal-title“:”IEEE Trans-Image Process“},{“issue”:“6”,“key”:“4717_CR40”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”2719“,”doi“:”10.1109\/TIP.2018.2889914“,”volume:“28”,“author”:“Y Wu”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Wu Y,Fang LY,Li ST(2019)加权张量秩-1分解用于非局部图像去噪。IEEE Trans Image Process 28(6):2719\u20132730“,“journal-title”:“IEEE Trans-Image Process”},{“key”:“4717_CR41”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-pages”:“1”,“doi”:“10.1016\/j.cviu.2017.11.012”,“volume”:《169》,“author”:“j Xiao”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Xiao j,Tian H,Zhang Y,Zhou Y,Lei j(2018)基于纹理软件噪声估计的视频盲去噪。Comput-Vis Image Underst 169:1\u201313”,“journal-title”:“Comput-Vis-Image Underster”},{“key”:“4717_CR42”,“unstructured”:“Xu J,Li H,Liang Z,Zhang D,Zhang-L(2018)现实世界噪声图像去噪:一个新的基准。arXiv预印本arXiv:1804.02603”}、{“issue”:“10”,“key“4717-CR43”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page”:“3187”,“doi”:“10.1109\/TIP.2015.2414877“,”卷“:”24“,”作者“:”Q Yan“,”年份“:”2015“,”非结构化“:”Yan Q,Xu Y,Yang X,Nguyen T(2015)基于梯度剖面清晰度的单图像超分辨率。IEEE Trans Image Process 24(10):3187\u20133202“,”journal-title“:”IEEE Trans-Image Process“},{”issue“:”6“,”key“:”4717_CR44“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1348”,”doi“:”10.1109\/TMI.2018.2827462“,“volume”:“37”,”author“:”Q Yang“,”year“:”2018“,”unstructured“:”Yang Q,Yan P,Zhang Y,Yu H,Shi Y,Mou X,Kalra MK,ZhangY,Sun L,Wang G(2018)使用具有wasserstein距离和感知损失的生成对抗网络进行低剂量CT图像去噪。IEEE Trans Med Imaging 37(6):1348\u20131357“,“journal-title”:“IEEE Trans-Med Imaging”},{“issue”:“1”,“key”:“4717_CR45”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page”:“3”,“doi”:“10.1007\/s00521-015-2050-5”,“volume”:《29》,“author”:“CY Zhang”,“year”:“2018”,“unstructured”:“ZY,Hu WR,Jin TY,Mei ZL(2018)基于自适应张量核范数最小化的非局部图像去噪。神经计算应用程序29(1):3\u201319”,“新闻标题”:“神经计算应用”},{“问题”:“10”,“关键”:“4717_CR46”,“doi-asserted-by”:“交叉引用”,“首页”:“1873”,“doi”:“10.1109\/TKDE.2018.2808953”,“卷”:“30”,“作者”:“张华”,“年份”:“2018”,“非结构化”:“张华J,王S,赵MB,徐芳,叶云(2018)书籍表示的局部重建模型。IEEE Trans Knowl Data Eng 30(10):1873\u20131886“,”journal-title“:”IEEE Trans-Knowl-Data Eng“},{”issue“:”7“,”key“:”4717_CR47“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“3142”,“doi”:“10.1109\/TIP.2017.2662206”,“volume”:“26”,“author”:“K Zhang”,“year”:“2017”,“unstructured”:“Zhang K,Zuo W,Chen Y,Meng D,Zhang L”(2017)超越高斯去噪器:深度CNN的残差学习用于图像去噪。IEEE Trans Image Process 26(7):3142\u20133155“,”journal-title“:”IEEE Trans-Image Process“},{“issue”:“9”,“key”:“4717_CR48”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page:”4608“,”doi“:”10.1109\/TIP.2018.2839891“,”volume:“27”,“author”:“K Zhang”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Zhang K,Zuo W,Zhang L(2018)”FFDNet:基于CNN的图像去噪的快速灵活解决方案。IEEE Trans Image Process 27(9):4608\u20134622“,“journal-title”:“IEEE Trans-Image Process”},{“key”:“4717_CR49”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page”:“128”,“doi”:“10.1016\/j.ins.2013.08.002”,“volume”:《259》,“author”:“Y Zhang”,“year”:“2014”,“unstructured”:“Zhang Y,Liu j,Li M,Guo Z(2014)基于自适应主成分分析和自相似性的联合图像去噪。Inf Sci 259:128\u2013141“,“journal-title”:“Inf Scy”},{“issue”:“2”,“key”:“4717_CR50”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page:”662“,”doi“:”10.1109\/TCYB.2017.2786161“,”volume“:”49“,”author“:”Y Zhang“,”year“:”2019“unstructured”:“Zhang Y,Shi F,Cheng J,Wang L,Yap PT,Shen D(2019)新生儿大脑磁共振图像的纵向引导超分辨率。IEEE Trans Cybern 49(2):662\u2013674“,“journal-title”:“IEEE Trans-Cybern”},{“issue”:“9”,“key”:“4717_CR51”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“2797”,“doi”:“10.1109 \/TIP.2015.2431435”,“volume”:”24“author”:“Y Zhang”,“year”:“2015”,“unstructured”:“Zhang Y,Liu J,Yang W,Guo Z(2015)基于结构调制稀疏表示的图像超分辨率。IEEE Trans Image Process 24(9):2797\u20132810“,“journal-title”:“IEEE Trans-Image Process”},{“key”:“4717_CR52”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“钟XW,徐磊,李玉田,刘志勇,陈裕华(2015)秩最小化问题的非凸松弛方法。摘自:美国德克萨斯州奥斯汀市AAAI人工智能会议论文集,2013年1月25日至2015年1月30日,第1980\u20131987页,“DOI”:“10.1609\/AAAI.v29i1.9482”}],“container-title”:[“神经计算和应用程序”],“原始标题”:[],“language”:“en”,“link”:[{“URL”:“http://link.springer.com\/content\/pdf\/10007\/s00521-04717-w.pdf”content-type“:”application\/pdf“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{“URL”:“http://\/link.springer.com/article\/10.1007\/s00521-020-04717-w\/fulltext.html”,“content-types”:“text\/html”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“text-mining”}http:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/s00521-020-04717-w.pdf“,“content-type”:“application\/pdf”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“similarity-checking”}],“deposed”:{“date-parts”:[2022,10,15]],“date-time”:”2022-10-15T13:18:10Z“timestamp”:1665839890000},“score”:1,“resource”:{“primary”:{“URL”:“http:\/\/link.springer.com/10.1007\/s00521-020-04717-w“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期部分“:[2020,2,13]]},“引用计数”:52,“日志发布”:{“发布”:“16”,“发布-发布”:.doi.org \/10.1007\/s00521-020-04717-w“,”关系“:{},”ISSN“:[”0941-0643“,”1433-3058“],“issn-type”:[{“value”:“0941-0643”,“type”:“print”},{“value”:“1433-3058”,“type”:“electronic”}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2020,2,13]},“assertion”:[[{”value“:“2019年6月27日”,“order”:1,“name”:“received”,“label”:“received”,}},{“value”:“2020年1月7日”,“订单”:2,“名称”:“accepted“,”label“:”accepted”,“group”:{“name”:“Article History”,“label”:“文章历史”}},{“value”:“2020年2月13日”,“订单”:3,“名称”:“first_online”,“标签”:“first online”,”group“:{“值”:“提交人声明他们没有利益冲突。“,”order“:2,”name“:”Ethics“,”group“:{”name“:”EthicsHeading“,”label“:”利益冲突“}}]}}