其退化模型为 y=x+v,图像去噪的目标就是通过减去噪声 v,从含噪声的图像 y 中得到干净图像 x 。在很多情况下,因为各种因素的影响,噪声的信息是无法得到的,在这样的情况下进行去噪,就变成了盲去噪。 这篇文章,Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling,发表在CVPR 2018上,通...
为了解决以上的问题,一些盲去噪的方法大概分3个主流方向: 1、基于先验知识,如BM3D 、NSCR 、WNNM。以上方法的共同缺陷是其先验信息大多是基于人类的知识,其全部特征很难被捕捉到,同时这些方法绝大多数都只用到了输入图像的内部信息,缺少对外部信息的捕捉,这些缺陷会在一定程度上影响降噪性能。外部信息譬如某一堆图像...
盲去噪的深度学习的去噪网络有哪些人工智能文章分类深度学习 图像去噪是一个经典的课题。然而,对于真实数码照片,要想达到良好的去噪效果,且非易事。尤其是对于手机拍摄的照片,更是如此。如果你在光线不好的环境下,用手机前置摄像头拍照,往往会有很多的噪声。 我们可以在任何一本关于数字图像处理的教材上找到多种图像...
这里邻域的相关工作主要分为基于图像先验的去噪方法、基于噪声模型的盲去噪方法以及基于判别模型的方法。基于图像先验的方法(BM3D)通过噪音图像直接为图像先验建模而实现未知噪音的去无需训练数据噪,但图像先验建模依赖于人工经验,并且只考虑了图像的内部信息;基于噪声模型的去噪方法通过结合噪声模型与自适应去噪方法来实现去...
通过两种策略实现数据扩大：利用数据增强工具创建更具挑战性的优化目标，迫使模型主动获取额外的视觉知识；...
1) 提出了一种新的去噪网络,将新的swin-conv块插入多尺度UNet,以提高局部和非局部建模能力。 2) 提出了一种手工设计的噪声合成模型,可用于训练通用的图像盲去噪模型。 3) 用提出的噪声合成模型训练的盲去噪模型可以显著提高真实图像的实用性。 4) 为合成高斯去噪和实际图像盲去噪提供了强有力的基准。
基于噪声建模的盲去噪方法,具体包括如下步骤:步骤1,提取噪声图像上的噪声块,并根据噪声块训练噪声建模子网生成噪声样本;步骤2,根据步骤1生成的噪声样本构造成对的训练数据集,然后再利用生成的训练数据集训练去噪子网;步骤3,通过固定训练好的噪声建模子网和去噪子网的网络参数,将含噪声的图像输入到去噪子网中进行处理,...
相较于非盲和盲去噪方法分别提高了 1. 79dB 和 3. 67dB,SSIM 为 0. 9019,相较于非盲和盲去噪方法分别提高了 0. 0536 和 0. 1119,同时表现出更好的视觉效果.关键词:盲去噪;真实噪声;注意力机制;残差密集;空洞卷积;像素分布特征中图分类号:TP391 文献标识码:A文 章编号:1000-1220(2021)07-1453-05...
摘要 本发明公开了一种基于噪声注意力的高光谱遥感图像盲去噪方法,该方法通过构建噪声预估网络来获取不同波段的噪声强度,并利用注意力机制来对高噪波段进行抑制,低噪波段进行增强;再构建去噪网络,尽可能的剔除数据中的无用信息,获取有用信息,提高了去噪的效果,进而提高了盲去噪的准确性与适用性。 摘要附图 新闻...
本申请涉及一种图像盲去噪的方法、装置和计算机设备，所述图像盲去噪的方法包括：将噪声级别不同的噪声图像输入神经网络，得到图像特征集；使用所述图像特征集对神经网络进行多次迭代训练，得到训练后的神经网络；将任意一张待去噪的噪声图像输入训练后的神经网络，得到去噪后的结果图。本发明通过对不同级别噪声图像的...