RIDNet(Real Image Denoising with Feature Attention)是一个用于真实图像去噪的卷积神经网络(CNN),旨在解决现有去噪方法在处理真实噪声图像时性能受限的问题。通过单阶段结构和特征注意机制,RIDNet在多种数据集上展示了其优越性。 网络架构RIDNet由三个主要模块组成: 1. 特征提取模块(Feature Extraction Module): 该模块...
第二阶段中,将原始相似行矩阵与基础估计矩阵进行小波变换,在小波域执行两次迭代的维纳滤波,这样可以消除绝大部分的噪声,最后逆变换得到最终估计,聚合产生去噪图像。 最后来看一下该算法在真实噪声数据集上的表现,作者选用了CC与DND两个数据集进行了测试。实验证明,相比于人工添加AWGN的数据集,NLH在真实噪声数据集上表...
本发明提出了一种基于改进动态U型网络的真实图像去噪算法。该网络采用U型编码器‑解码器结构,通过结合使用动态卷积提取丰富上下文的信息;利用可变形卷积和动态卷积生成共享自适应核以更好地学习和处理高频信息;将非线性无激活块与多尺度动态卷积块模块顺序连接,充分利用共享自适应核和扩张卷积的思想,实现多尺度特征的捕获...
本发明公开了一种基于多尺度融合及边缘增强的真实图像去噪方法,属于计算机视觉图像技术领域。在图像输入阶段,为提高模型的泛化能力,设计了数据增强,把输入噪声图的内容随机选取部分像素替换为对应的无噪声图;利用三个不同感受野大小的卷积核,对输入噪声图像进行多层次的平滑处理,得到三个不同尺度的初步平滑结果;利用通道...
摘要 本发明公开了一种基于生成对抗网络噪声建模的真实图像去噪方法,旨在利用深度卷积神经网络解决真实图像噪声因难以显式建模而无法有效去除的问题。该方法首先利用生成对抗网络学习真实图像噪声分布,构建成对数据集;其次利用构建的数据集训练去噪网络,实现对真实噪声的去除。本发明利用残差块搭建去噪网络,并在去噪网络中引...
摘要 本发明提供了一种真实环境下的图像去噪方法,包括使用连拍多张并位置矫正生成训练集,再使用域自适应扩充该训练集,最后通过将此训练集用于训练一个噪声注意力生成对抗网络,以此达到对真实环境下的噪声去噪。本发明的方法能够在真实环境未知图像噪声类型的情况下,精确地去除图像中的噪声,作为图像预处理中的去噪过程应...
研究人员打算利用他们的方法来解决可伸缩性，以扩展到更多的样本特性，并探索技术来增强去噪图像的帧与帧之间的平滑度。这篇论文，“基于样本的蒙特卡罗去噪使用核喷溅网络，”也是由Miika Aittala在麻省理工学院和Jaakko Lehtinen在阿尔托大学和Nvidia共同撰写。有关更多细节和视频，请访问团队的项目页面。
摘要 本发明公开了一种基于多尺度融合及边缘增强的真实图像去噪方法,属于计算机视觉图像技术领域。在图像输入阶段,为提高模型的泛化能力,设计了数据增强,把输入噪声图的内容随机选取部分像素替换为对应的无噪声图;利用三个不同感受野大小的卷积核,对输入噪声图像进行多层次的平滑处理,得到三个不同尺度的初步平滑结果;利用...
分别基于各个去除指标下的横纹信号和参考信号，计算相应去除指标下的横纹去除损失信号；基于各个去除指标下的横纹信号和横纹去除损失信号，对待处理图像进行去噪处理，得到目标图像。本申请实施例可在有效去除横纹信号的同时，减少对待处理图像中真实信号的影响。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
a对各个分解层及各分解方向所估计得到的真实信号的小波系数进行小波反变换,获得去噪后图像。 To each decomposition level and each decomposition direction estimated obtains the real signal wavelet coefficient carries on the wavelet inverse transformation, after obtains the denoising the image.[translate]...