为解决这个问题,本文提出了一种不同类型噪声(包括高斯噪声、泊松噪声、斑点噪声、JPEG压缩噪声和经过处理的相机传感器噪声)和大小调整操作(包括常用的双线性插值和双三次插值)的随机洗牌方法,以粗略逼近真实图像噪声。 本文所提Swin-Conv-UNet (SCUNet)去噪模型的框架图 本文的贡献如下 : 1) 提出了一种新的去噪网络...
SCUNet:通过Swin-Conv-UNet和数据合成的实用盲去噪 本文提出Swin-Conv模块,将残差卷积和Swin的能力结合起来,并插入到UNet 架构中,还设计了一个实用的噪声退化模型,最终在盲图像去噪上表现SOTA!性能优于SwinIR等网络,代码刚刚开源!单位:ETH Zurich(张凯一作, Luc Van Gool等人) 虽然近年来利用深度神经网络解决图像去...
Swin-Conv-UNet (SCUNet) denoising network The architecture of the proposed Swin-Conv-UNet (SCUNet) denoising network. SCUNet exploits the swin-conv (SC) block as the main building block of a UNet backbone. In each SC block, the input is first passed through a 1×1 convolution, and subsequ...
211098530_结合降噪网络Swin-Conv-UNet的SAR影像相干斑抑制
the new network architecture design achieves state-of-the-art performance and the new degradation model can help to significantly improve the practicability.We believe our work can provide useful insights into current denoising research.The source code is available at https://github.com/cszn/SCUNet....
在去除AGWN和真实图像去噪方面的大量实验表明,新的网络架构设计实现了最先进的性能,新的退化模型则有助于显著提高实用性。该研究希望能够为当前的去噪研究提供有用的见解。源代码见:https://github.com/cszn/SCUNet,在线去噪网址见:https://replicate.com/cszn/scunet。
其二,SCUNet 的局部和非局部建模能力通过多尺度 UNet 得到进一步增强。其三,1×1 卷积可以有效地促进 SwinT 块和 RConv 块之间的信息融合。其四,split 和 concat 类似于 Group Conv,也能够节约一些计算复杂度。 11.5 退化模型的改进--实用的噪声退化模型 作者通过合成带噪声的数据来模拟真实世界的数据,合成噪声数据...
SCUNet 去噪实验结果 对于盲去噪实验,作者通过添加具有特定噪声水平的 AWGN 来生成噪声图像,并且分别学习每个噪声水平的去噪模型。一开始按照噪声等级25训练模型,并在其他的噪声等级下进行微调。 Grayscale Gaussian denoising 如下图4所示为数据集 Set12,BSD68,Urban100 的去噪任务结果。噪声等级设置为15, 25, 50,可...
在去除AGWN和真实图像去噪方面的大量实验表明,新的网络架构设计实现了最先进的性能,新的退化模型则有助于显著提高实用性。该研究希望能够为当前的去噪研究提供有用的见解。源代码见:https://github.com/cszn/SCUNet,在线去噪网址见:https://replicate.com/cszn/scunet。