Mar, 2024

快速、非局部和神经网络：图像去噪的轻量高质量解决方案

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TL;DR通过将非局部算法与轻量级残差卷积神经网络相结合，提出了一个解决方案，充分发挥了两种模型的优势，将计算要求降至最低，并在图像去噪中表现出色。
convolutional neural networksdenoising algorithmsnonlocal algorithmresidual cnncomputational requirements
发现论文，激发创造
  • 非局域强化卷积神经网络图像去噪

    该研究提出了一种基于非局部稀疏性的深度卷积神经网络去噪范式，结合了卷积神经网络和非局部滤波器，证明了在大型灰度图像数据集上具有最先进的性能。

    Mar, 2018

  • 卷积神经网络的非局部彩色图像去噪

    本研究提出了一种基于非局部图像模型的新型深层网络结构，用于灰度和彩色图像去噪，并通过实验验证，表明该非局部模型在所有测试噪声水平下均实现了最佳的去噪性能，同时能够与卷积神经网络进行直接连接，并利用深度学习中 GPU 计算的最新进展，在其固有的并行性上实现高效实现。

    Nov, 2016

  • 卷积神经网络实现的非局部视频去噪

    本文介绍一种新的、高效的方法，将视频自相似性输入到 CNN 中，并以此来完成视频去噪。此方法可以在三维时空中搜索图像块，实现图像和视频去噪的顶尖效果。

    Nov, 2018

  • 基于块匹配的卷积神经网络图像去噪

    本文提出了一种结合 NSS 先验和 CNN 的块匹配卷积神经网络（BMCNN）方法，该方法可以恢复重复和不规则结构的图像去噪，并在实验结果上达到了最先进的性能。

    Apr, 2017

  • 使用图卷积神经网络进行图像去噪

    本文中，作者提出了一种使用图卷积层的卷积神经网络，以利用局部和非局部相似性以实现去噪任务，并取得了比传统卷积神经网络更好的效果。

    May, 2019

  • 利用简化 CNN 对视频编码中的非局部冗余进行提升

    该研究旨在利用卷积神经网络及非局部冗余优化视频压缩，达到与预处理去噪 CNN 类似的编码增益，同时只需要约为 1% 的计算复杂度，适用于资源受限的条件下进行视频压缩。

    Oct, 2019

  • 深度图卷积图像去噪

    本文提出了一种基于图卷积操作的全新的可端到端训练的神经网络架构，该架构创建具有非局部感受野的神经元，从而利用网络的强大表示学习能力来发现自相似模式，并通过轻量级的基于边缘条件的卷积来解决梯度消失和过参数化问题。实验结果表明了在合成高斯噪声和真实噪声上的最先进性能和改进的定性和定量结果。

    Jul, 2019

  • 蒙特卡罗非局部均值：大规模图像滤波的随机抽样

    提出了 Monte Carlo 非局部均值（MCNLM）算法，该算法随机选择图像补丁距离的子集以加速经典的 NLM 滤波算法，并通过优化设计的样本模式导出蒙特卡罗方法的随机结果，使 MCNLM 在图像处理领域变得竞争性。

    Dec, 2013

  • 使用轻量级卷积神经网络快速改善非均匀照明图像

    本文提出一种新的轻量级卷积神经网络（5k 参数），用于处理各种颜色、曝光、对比度、噪点和伪影等问题，实现非均匀照明图像增强，并通过半监督的修复方法，结合新数据集进行训练。该模型可在实时环境下（50 fps）快速增强图片，有效处理非均匀照明图像。

    May, 2020

  • 非局部神经网络

    该论文提出了非局部操作作为一种用于捕捉长程依赖性的通用组建块，可以在许多计算机视觉体系结构中使用，并且在视频分类和静态图像识别中表现优异。

    Nov, 2017