Jul, 2018

利用残差降噪网络进行迭代式联合图像去马赛克和降噪

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TL;DR本文提出了一种新的既刻画又透明的迭代优化算法，通过联合去噪和去马赛克的方式，能够高效地处理数字相机图像的质量提升问题，相较于现有的无规则数据驱动算法，能够用更少的可训练参数快速训练，效果显著。
发现论文，激发创造
  • 级联卷积残差去噪网络实现深度图像去马赛克

    本文提出了一种新的深度学习架构，应用场景为联合图像清晰化和去噪。与基于深度学习的现有方法相比，该网络需要较少的可训练参数，具有更为透明和清晰的解释能力，在噪声和非噪声数据上均优于其他方法并具有良好的泛化能力。

    Mar, 2018

  • 用于有效联合去马赛克 - 去噪的残差学习

    本文提出了一种优于当前最先进方法的图像去马赛克和降噪算法，该算法将传统的 CFA 处理流程中的处理顺序颠倒，首先进行图像去马赛克，然后进行降噪，避免了传统方法中的众多问题。算法利用卷积神经网络进行实现并具有处理高噪声的能力。

    Sep, 2020

  • 通过原始图像序列的微调实现联合去马赛克和降噪

    本篇论文提出了一种使用卷积神经网络从镶嵌图像直接学习去马赛克，而不需要真实 RGB 数据的方法，并应用于从 RAW 图像中学习联合去马赛克和去噪的技术，进一步证明 Fine-Tuning 带来的优势。

    May, 2019

  • 基于生成对抗网络的感知优化联合去马赛克和降噪

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    Feb, 2018

  • 双重深层图像先验的联合去马赛克和去噪

    我们提出了一种新的联合去马赛克和降噪方法，名为 JDD-DoubleDIP，它直接在单个 RAW 图像上操作，无需任何训练数据。实验结果表明，我们的方法在 PSNR、SSIM 和质量视觉感知等方面始终优于其他比较方法。

    Sep, 2023

  • 深度残差网络实现联合插值和超分辨率

    本论文提出了一种使用深度残差网络联合执行 Bayer 图像去马赛克和超分辨率的方法，按照高质量样本训练的模型可在单步骤中从低分辨率 Bayer 马赛克图像中恢复高质量的超分辨率图像。实验表明，该方法优于目前的各种技术，并在定量和定性指标上取得了优异的表现。

    Feb, 2018

  • 野外联合去马赛克和降噪：在真实情况下降低地面真实性不确定性的情况

    本研究提出和研究了一种名为 Wild-JDD 的新型联合去马赛克和去噪声的学习框架，并成功实现了对于数字相机管道中图像去马赛克和去噪声的高效处理。

    Jan, 2021

  • 身份增强的残差图像去噪

    提出了一种全卷积网络模型，它由一系列身份映射模块和残差在残差架构组成，用于图像去噪。网络结构具有三个独特的特点，能够显著提高噪声去除任务的准确性和图像质量。

    Apr, 2020

  • 迭代残差 CNN 在连拍摄影应用中的应用

    本文介绍了一种基于迭代卷积网络的低质量图像拍摄技术，该技术利用爆发式拍摄的图像帧进行高质量图像的恢复和去噪，并在爆发式拍摄流程中进行了多项改进，方法展现出稳定的性能，不受帧数、顺序等限制。

    Nov, 2018

  • 当图像去噪遇见高级视觉任务：一种深度学习方法

    本文使用卷积神经网络对图像去噪，并将其与各种高级任务联合处理，使用联合损失更新去噪网络，证明了同时利用图像语义进行图像去噪及高级视觉任务的益处。

    Jun, 2017