以下是一个基于 PyTorch 的图像降噪代码,使用的是 U-Net 网络结构,可以对输入的图像进行去噪处理。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms.functional as TF class UNet(nn.Module): def __init__(self): super(UNet, self).__init__() self.down...
扩散模型是一类生成模型，它通过对图像添加噪声并学习去噪的过程来生成图像。在这种模型中，U-net 通常用...
3D U-net概念:3D U-net是一种基于深度学习的神经网络架构,用于图像去噪任务。它采用编码器-解码器的结构,通过跳跃连接将底层特征与高层特征进行融合,提供更好的图像去噪效果。3D U-net特别适用于处理合成数据,如医学图像、计算机生成的图像等。 3D U-net分类:3D U-net属于深度学习中的卷积神经网络(Convolutiona...
典型的U-Net风格的DiT。首先,作者提出了一种简单的基于 Transformer Backbone 的U-Net去噪器,名为DiT-UNet,通过将DiT块嵌入到典型的U-Net架构中。按照先前的U-Net设计,DiT-UNet由具有相等数量阶段的编码器和解码器组成。当编码器通过下采样图像作为阶段级量处理输入图像时,解码器从最压缩的阶段将编码图像上采样到...
一种基于U-net的HDR去噪和去模糊方法 下载积分:120 内容提示: (19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202110316792.3(22)申请日 2021.03.22(71)申请人 重庆惠科金渝光电科技有限公司地址 400000 重庆市巴南区界石镇石景路1号 申请人 惠科股份有限公司...
U-Net中Decoder模块的去噪特质,作为Decoder模块最初的应用,在AIGC时代“文艺复兴”。 U-Net整体结构上的简洁、稳定和高效,使得其在Stable Diffusion中能够从容的迭代去噪声,能够撑起Stable Diffusion的整个图像生成逻辑。 Encoder-Decoder结构的强兼容性,让U-Net不管是在分割领域,还是在生成领域,都能和Transformer等新生...
型在低剂量CT去噪方面表现出色,通过网络学习图像之间的映射关系达到去噪的目的。Chen等人提出了一种浅层的卷积神经网络框架，通过网络学习从低剂量图像到正常剂量图像的一种映射关系⑷。REd-CNN是一种包含5层卷积和5层反卷积的自动编解码器卷积神经网络⑸。该网络前5层卷积用于提取图像特征，后5层通过反卷积逐步重建...
本文提出的FreeU方法通过调节U-Net中的两个基本模块来增强模型本身的去噪能力,同时不需要额外的训练或微调。 在具体操作时,令 表示主干特征图,令 表示相应的跳跃连接特征图。随后引入两个标量因子:主干特征缩放因子 和跳跃缩放因子 ,缩放操作可以形式化表示如下: ...
步骤D:对于噪声幅度为σ的图像,首先获得对应步骤A的不同去噪参数的去噪结果,然后输入到步骤C训练好的基于U-Net图像融合模型中进行融合,获得最终的去噪结果。 2.根据权利要求1所述的基于U-Net融合保留细节的图像去噪方法,其特征在于,所述步骤A中,对原始训练集进行加入不同幅度的噪声的处理,并以噪声标准差σ和缩小...
基于改进 U⁃Net 神经网络的图像去噪算法姜旭 1, 赵荣彩 1∗ , 刘勇杰 2, 宋雯琦 2(1. 河南省超级计算中心, 郑州 450053;2. 郑州大学信息工程学院, 郑州 450001)摘 要 针对目前常见的 U⁃Net 网络结构以及现有的图像去噪算法在去除图像噪声时,处理后得到的图像较为模糊且图像的边缘纹理过于光滑缺乏真实...