non-local self-similarity | BriefGPT

关键词non-local self-similarity

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图表示学习的红外和可见光图像融合
通过使用图卷积网络（GCNs）提取非局部自相似性（NLss），本论文探索了红外和可见图像融合的关键问题，并实现了级联的 NLss 提取模式来提取多种模式下的 NLss，并在三个数据集上的大量实验中证明了该方法的有效性和优越性。
PDF8 months ago
ICCV图像恢复的动态注意力图学习
本文提出动态注意力图学习模型（DAGL）来探索图像修复中基于图块级别的动态非局部特性，通过对每个节点应用改进的图模型进行图块级图卷积，以达到自适应平衡平滑和过度清晰伪影、增强信息传递的目的，实验结果显示，该模型在各种图像修复任务中都可以产生
PDF3 years ago
Patch Craft: 深度建模和补丁匹配的视频降噪
本研究提出了一种基于卷积神经网络的新方法，利用 patch-craft frames 的概念在视频去噪方面引入自相似性，从而大幅提高了去噪性能。
PDF3 years ago
ECCV可完全训练和可解释的非局部稀疏模型用于图像恢复
本文提出了一种新的可微分松弛联合稀疏性方法，利用非局部自相似性和稀疏性原则进行图像恢复，经实验证明该方法参数少，性能与现有先进方法相当或更好。
PDF5 years ago
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
PDF5 years ago
使用图上的局部频率和非局部自相似进行点云修补
本文提出一种基于图信号处理的快速点云修复方法，利用点云的局部平滑性和非局部自相似性，将修复过程转换为优化问题，该方法相对于其他四种方法在客观和主观质量上表现明显更优。
PDF6 years ago
学习非局部图像扩散用于图像去噪
利用非局部自相似度先验将可训练的非局部反应扩散 (TNLRD) 模型嵌入 TNRD 模型以解决其中的弱点，并通过特定损失训练非局部滤波器，实现了更具纹理和更少伪影的可视化恢复图像。
PDF7 years ago