ZERO-PDE：红外偏振图像的零样本联合去噪与增强技术

《Knowledge-Based Systems》：ZERO-PDE: Zero-shot Joint Denoising and Enhancement for Infrared Polarization Images

针对红外偏振图像存在的非均匀噪声、弱特征及低对比度问题，提出零样本学习框架ZERO-PDE。通过非局部自相似性生成数据集，设计轻量级卷积去噪模块和隐式神经增强模块，结合互斥噪声损失与无参考损失函数，实现去噪与增强的联合优化，实验表明该方法在效率和图像质量上均优于现有方法。

　　
红外偏振图像处理中的去噪与增强技术进展及ZERO-PDE框架解析

红外偏振成像技术在环境监测、目标识别和自动驾驶等领域具有重要应用价值。然而，在实际应用中常面临非均匀噪声干扰、微弱特征表现和低对比度等挑战。传统方法如主成分分析（PCA）和三维块匹配滤波（BM3D）虽在特定场景下有效，但存在计算复杂度高、参数依赖性强等缺陷。近年来深度学习虽取得显著进展，但仍存在数据集规模受限、去噪与增强任务割裂处理等问题。

基于上述技术痛点，研究团队创新性地提出ZERO-PDE联合去噪增强框架。该方案突破传统处理模式，首次实现去噪与增强的端到端协同优化。核心创新体现在三个维度：数据生成机制、网络架构设计和损失函数优化。

在数据生成方面，研究团队创造性应用非局部自相似性原理。通过单张噪声图像即可自动生成匹配的噪声-干净数据对，有效解决了传统方法依赖大规模标注数据集的难题。这种自监督学习机制不仅降低了对标注数据的依赖，更构建了具有内在一致性的训练样本库，为后续模型训练奠定了可靠基础。

网络架构设计体现模块化协同理念。去噪模块采用轻量化卷积结构，通过跳跃连接实现特征级联。这种设计既有效抑制了噪声干扰，又完整保留了偏振特征的空间关联性。增强模块则引入隐式神经表示技术，结合高斯加权的上下文感知机制，实现了从全局对比度优化到局部纹理增强的多层次特征提升。值得注意的是，两个子模块并非简单串联，而是通过动态耦合机制实现信息交互，既保证去噪过程的物理一致性，又确保增强阶段的有效性。

损失函数体系构建是该方法的关键突破。研究团队设计了双重约束的噪声学习损失，通过正负样本的互相关约束，有效抑制了过拟合现象。同时引入无参考增强损失，该损失函数创新性地融合了全局对比度评估与像素级特征恢复双重视角，既保证整体视觉质量又避免局部过增强。这种多尺度联合优化机制显著提升了处理效果在复杂场景下的泛化能力。

实验验证部分采用多场景测试集，涵盖道路、建筑、湖泊等典型场景。测试表明，ZERO-PDE框架在PSNR指标上较现有最优方法提升2.3dB，SSIM值提高0.18，同时保持3.2倍的计算效率优势。特别在弱偏振特征场景（如伪装目标检测），其细节恢复能力提升42%，有效解决了传统方法在低信噪比下的性能衰减问题。

该方法的工程实践价值体现在三个方面：其一，零样本学习特性使模型无需额外训练即可适应新场景；其二，模块化设计支持灵活部署，既可单独用于去噪或增强，也能通过参数调整适应不同处理需求；其三，隐式神经表示技术有效解决了传统CNN模型在长程依赖建模方面的局限，为后续的3D场景重建和动态变化分析奠定了基础。

在技术演进层面，ZERO-PDE框架代表了红外偏振处理领域的三个重要趋势：数据生成智能化、网络结构轻量化、损失函数精细化。这种技术路线不仅提升了算法性能，更重要的是构建了可扩展的技术框架，为后续研究者提供了重要的方法论参考。

该研究得到国家自然科学基金（42401445）和安徽省高校自然重点研发计划（KJ2021A1164）资助，相关代码已开源（GitHub：huyunyou/ZEROPDENet），为学术界和工业界提供了重要的技术实践参考。实验数据表明，该方法在处理真实场景中的复杂噪声时，仍能保持83%以上的特征保留率，这标志着红外偏振图像处理技术进入了一个新的发展阶段。

未来技术演进可能沿着两个方向：一是结合物理仿真增强数据生成能力，二是探索多模态融合的增强路径。本研究为这两个方向提供了重要的技术储备和理论支撑，其核心思想——模块协同与动态约束——对解决其他类型图像处理问题同样具有借鉴价值。特别是在自动驾驶中的实时路况增强、安防监控中的低照度增强等应用场景，该框架展现出显著的技术优势和应用潜力。