本文将从浅入深地解释UNet降噪的原理。 什么是降噪 降噪是指通过处理图像,去除其中的噪声信号,以使图像更加清晰、细节更加突出。 传统降噪方法的不足 传统的降噪方法通常基于滤波器或统计学方法,但这些方法往往不能很好地处理复杂的图像结构和噪声类型。 UNet UNet是一种基于卷积神经网络(CNN)的端到端模型。它具有...
模型应用：在实际应用中，将训练好的DC-Unet模型应用于降噪处理任务中。输入带有噪声的语音信号，通过模...
为解决上述问题,我们提出了一种新的基于学习的方法:HDRUNet,它采用空域动态编解码网络学习端到端的映射,同时考虑的降噪与反量化。该网络包含一个UNet风格的基础网络以充分利用多尺度分层信息、一个条件网络用于执行模式相关的调制以及一个加权网络用于自适应选择保留信息。 此外,我们还提出了Tanh_L1损失用于平衡过曝与...
实验仿真结果表明,对于合成地震信号和实际地震信号,本文方法的降噪性能与传统方法和Unet方法相比明显提高,表明了该方法可以提升降噪效果,能够达到对随机噪声进行有效压制的目的.为了解决地震信号中地震道随机缺失的重构存在纹理细节还原度不高,鲁棒性差等问题,本文提出了一种基于随机采样的改进U形卷积神经网络.同样,该方法...
211098530_结合降噪网络Swin-Conv-UNet的SAR影像相干斑抑制
此外,我们还提出了Tanh_L1损失用于平衡过曝与正常曝光的影响。所提方法在量化性能与视觉质量方法取得了SOTA性能,所提HDRUNet取得了NTIRE2021单帧高动态范围竞赛第二名的好成绩。 Method Observations 图像HDR重建往往会伴随降噪与反量化(dequantization),为说明该问题,我们对LDR-HDR图像对的梯度图进行可视化,见下图。