文章学习28“Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs” 这篇文章是从arxiv上找到的关于图像去噪的文章,今年7月份才放出来,是哈工大和香港理工的合作作品,看作者里显示香港理工的只有 Lei Zhang(DnCNN的作者)自己,所以应该是哈工大做出来的这个去噪的工作然后让Lei Zhang来审阅并增加文章知名度这种。...
In this paper, we present a novel dual convolutional neural network (CNN) with attention for image blind denoising, named as the DCANet. To the best of our knowledge, the proposed DCANet is the first work that integrates both the dual CNN and attention mechanism for image denoising. The ...
Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs 本文提出了一个针对真实图像的盲卷积去噪网络,增强了深度去噪模型的鲁棒性和实用性。 摘要 作者提出了一个 CBD-Net,由噪声估计子网络和去噪子网络两部分组成。 作者设计了一个更加真实的噪声模型,同时考虑了信号依赖的噪声和相机内部处理的噪声。 基于真实噪声...
Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs 本文提出了一个针对真实图像的盲卷积去噪网络,增强了深度去噪模型的鲁棒性和实用性。 摘要 作者提出了一个 CBD-Net,由噪声估计子网络和去噪子网络两部分组成。 作者设计了一个更加真实的噪声模型,同时考虑了信号依赖的噪声和相机内部处理的噪声。 基于真实噪声...
另外,我们再把相机内部处理过程考虑进去的话,就会产生以下这个信号依赖和通道依赖的噪声模型。 表示合成图片, 代表相机反应函数(CRF), 代表将 sRGB 图片转化为 Bayer 图片的函数, 代表去马赛克函数。 此外,为了扩展到对压缩图片的处理,我们把 JPEG 压缩也考虑进合成图片的生成过程。
Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs 摘要 作者提出了一个 CBD-Net,由噪声估计子网络和去噪子网络两部分组成。 作者设计了一个更加真实的噪声模型,同时考虑了信号依赖的噪声和相机内部处理的噪声。 基于真实噪声模型合成的图片和真实的噪声图片被联合在一起对网络进行训练。
研究点推荐 Image Blind Denoising BoostNet Deep convolutional neural networks generative adversarial networks generative adversarial network (BoostNet) high-frequency details 0关于我们 百度学术集成海量学术资源,融合人工智能、深度学习、大数据分析等技术,为科研工作者提供全面快捷的学术服务。在这里我们保持学习的态度...
In this study, we propose a novel imaging-transformer based model, Convolutional Neural Network Transformer (CNNT), that outperforms CNN based networks for image denoising. We train a general CNNT based backbone model from pairwise high-low Signal-to-Noise Ratio (SNR) image volumes, gathered ...
returns in terms of performance. To counter this, techniques like the Deep Recursive Network(DRN)13and the Fast and Flexible Denoising Network (FFDNet)14have been introduced. Another notable method, the Convolutional Blind Denoising (CBDNet)15, offers a holistic approach, factoring in both synthetic...
(the deeper the layer the higher the error rate). Although the introduction of ResNet [58] resolved this issue, there is still room for improvement. Shi et al. [59] proposed the hierarchical residual learning that does not require the identity mapping for image denoising. The network has 3...