ICCVOct, 2021

SDWNet：一种基于小波变换的长径网络用于图像去模糊

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TL;DR本研究提出一种使用扩张卷积和小波变换的简化网络结构来解决图像去模糊问题，通过充分利用不同的感受野，使我们的方法在训练要求较低的情况下实现了与现有算法相当的性能。
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发现论文，激发创造
  • 图像恢复的多层小波 - CNN

    本文提出了一种新的多层小波卷积神经网络（MWCNN）模型来更好地平衡感受野大小和计算效率，通过引入小波变换来减小收缩子网络中特征映射的大小并降低通道数，再使用反向小波变换来重建高分辨率特征映射，该模型可应用于许多图像修复任务，实验结果表明其有效性。

    May, 2018

  • 多级小波卷积神经网络

    本文提出了一种多级小波卷积神经网络 (MWCNN) 模型，通过将小波变换嵌入到 CNN 体系结构中，以在减少特征映射分辨率和增加感受野之间实现更好的权衡，以实现图像去噪、单图像超分辨率、JPEG 图像伪影去除和物体分类等任务的有效性。

    Jul, 2019

  • WaveDH: 基于小波子带引导的卷积神经网络在高效图像去雾中的应用

    WaveDH 是一个新颖而紧凑的 ConvNet，利用小波分解从特征层中提取低频和高频组件，以提高处理速度并实现高质量重建，在频率感知的基础上对特征进行了优化，以在计算成本和准确性之间取得有利的权衡，通过大量实验证明，WaveDH 方法在多个图像去雾基准上优于许多最先进的方法，并大幅降低了计算成本。

    Apr, 2024

  • 基于小波的双分支网络的图像去莫尔纹去除

    本文设计了基于小波变换和空间注意力机制的双分支网络（WDNet），用于图像去马赛克处理，并在 Rain 100 和 Raindrop 800 数据集上优于现有的图像去雨滴方法。

    Jul, 2020

  • DPW-SDNet：双像素小波域深度 CNN 用于 JPEG 压缩图像的软解码

    本文介绍一种基于深度卷积神经网络的双像素 - 小波域软解码网络，用于通过减轻压缩和模糊等失真，提高 JPEG 压缩图像的质量，并且实验结果表明该算法优于其他压缩失真减少算法。

    May, 2018

  • WaveCNet: 集成小波变换的卷积神经网络以抑制混叠效应，实现抗噪图像分类

    该论文提出了一种将小波变换与 CNN 融合的方法，通过 DWT/IDWT 层将特征图分成低频和高频两部分来提高 CNN 对噪声和对抗性攻击的鲁棒性，并在 COCO 检测数据集上不断提高 object detectors 性能的实验结果表明，该方法可以有效提升 CNN 的训练速度和精度。

    Jul, 2021

  • 用可学习的离散小波变换的高效多尺度网络用于盲运动去模糊

    提出了一种基于单输入多输出（SIMO）的多尺度网络用于运动去模糊，简化了基于粗糙到精细方案的算法复杂性，并结合可学习的小波变换模块来减轻多尺度架构带来的细节信息恢复缺陷，该多尺度网络在多个真实去模糊数据集上表现出了最先进的主观和客观质量以及计算效率。

    Dec, 2023

  • 规模循环网络用于深度图像去模糊

    本文介绍了一个称为 “SRN-DeblurNet” 的规模递归网络，该方法使用金字塔不同分辨率的 “粗到细” 方法逐步恢复锐化图像，在大规模模糊数据集上进行评估，结果显示我们的方法比现有方法在定量和定性上的呈现更好。

    Feb, 2018

  • 基于小波信道注意力融合网络的单幅图像去雨

    本文提出了一种新的卷积神经网络，叫做 Wavelet 通道注意力模块与融合网络，通过利用小波变换和逆小波变换来恢复图像，结合通道注意力，取得了比现有方法更好的降雨噪声图像去噪效果。

    Jul, 2020

  • AWNet：基于注意力小波网络的图像 ISP

    本论文介绍了一种利用注意机制和小波变换，名为 AWNet 的新型网络，用于解决可学习的图像 ISP 问题。实验结果表明，该方法在 qualitatif 和 quantitatif measurements 方面都取得了进展。

    Aug, 2020