Aug, 2016

一种超越高斯去噪器的深度卷积神经网络残差学习方法用于图像去噪

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TL;DR本文研究了前馈降噪卷积神经网络（DnCNN）的构建，引入残差学习和批归一化技术，进一步提高图像降噪性能，并实现了单一模型处理多种图像降噪任务，如高斯降噪、单张超分辨率和 JPEG 图像去块等。实验表明，基于 GPU 计算的 DnCNN 模型不仅在多种图像降噪任务中表现出高效性，而且能够高效地实施。
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发现论文，激发创造
  • 通用去噪网络：一种新颖的用于图像去噪的 CNN 架构

    我们设计了一种新颖的网络架构，用于学习区分图像模型，以有效地解决灰度和彩色图像去噪问题。所提出的模型能够使用一组学习参数来处理广泛的噪声水平，同时对于降低潜在图像的噪声与训练期间使用的噪声统计不匹配时表现出非常强的稳健性。

    Nov, 2017

  • 图像去噪的扩张深度残差网络

    本研究提出了一种采用扩张残差卷积神经网络（CNN），并使用零填充来保持输出和输入维数相同的方法，以 Gaussian 图像去噪为目标，能够在减少计算成本的同时实现与最新的残差去噪器相当的性能，并且在计算可解释性方面也能有所进展。

    Aug, 2017

  • 图像去噪中的深度学习：概述

    本文对深度学习在图像去噪中的应用进行了比较研究，区分了不同类型的卷积神经网络的使用场景，比较了不同方法在公共图像去噪数据集上的表现，并指出了未来研究的挑战和方向。

    Dec, 2019

  • 图像去噪的增强 CNN

    本文提出了一种名为增强卷积神经去噪网络（ECNDNet）的新方法，通过使用残差学习和批量归一化技术提高了训练效果并加速了网络的收敛。此外，提议的网络使用扩张卷积增大了上下文信息，降低了计算成本，并在广泛实验中证明了 ECNDNet 优于图像去噪的现有最先进方法。

    Oct, 2018

  • 基于去噪先验的深度神经网络图像恢复方法

    本文提出了基于去噪的图像恢复算法，将其迭代过程展开为深度神经网络，利用卷积神经网络的多尺度冗余性和观察模型的先验知识，并通过端到端训练，使去噪器和反投影模块可以共同被优化，实现了对多种图像恢复任务的有竞争力和实时状态的最新结果。

    Jan, 2018

  • 面向真实照片的卷积盲降噪

    该研究提出了使用真实噪声模型和真实的噪声 - 清晰图像对训练卷积盲去噪网络 (CBDNet) 来提高深度卷积神经网络去噪模型的泛化能力，并嵌入了噪声估计子网络，以提供一种交互式策略来纠正去噪结果，实验结果显示 CBDNet 在实际噪声照片的三个数据集上表现优异。

    Jul, 2018

  • 基于卷积神经网络的图像去噪：对抗性方法

    通过卷积神经网络，我们提出了一种新的盲目图像降噪 CNN 架构，该架构综合了三个架构组件，包括多尺度特征提取层，l_p 规范化器以及三步训练方法，并与现有方法相比表现出具有竞争力的降噪性能。

    Aug, 2017

  • 用于图像去噪的深度信念网络

    本文提出了一种新的基于深度置信网络的图像去噪方法，在 MNIST 数据集上的应用结果显示，该方法在去噪方面取得了显著的成果。

    Dec, 2013

  • 深度神经网络降噪的速率最优化

    使用生成网络和自编码器对带有噪声的图像进行去噪，当给定一个 $k$ 维码时，自编码器能将噪声能量减小到 $O (k/n)$，并且使用一个梯度算法的生成模型能将噪声能量降低到 $O (k/n)$。

    May, 2018

  • GRDN: 用于真实图像去噪的分组残差密集网络和基于 GAN 的现实世界噪声建模

    本研究提出了一种名为 GRDN 的图像降噪卷积神经网络，采用了一个组合残差密集块，并结合一种基于生成对抗网络的现实世界噪声模型。实验证明，采用 GRDN 可以显著提高降噪性能，并在 NTIRE2019 实际图像降噪挑战赛或得了双方面指标的最高分数。

    May, 2019