peak signal-to-noise ratio | BriefGPT

关键词peak signal-to-noise ratio

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改进生成对抗网络用于视频超分辨率
我们研究了如何改进生成对抗网络进行视频超分辨率任务的方法，通过基于单图像超分辨率 GAN 模型来探讨不同的技术。我们的研究结果表明，包括时间平滑、长短期记忆（LSTM）层和时间损失函数在内的技术组合相比基础视频超分辨率生成对抗网络（GAN）
PDF12 days ago
基于深度学习的加速 MR 胆胰管成像重建
本研究使用基于深度学习的重建方法加速了 3T 和 0.55T 的 MRCP 采集，通过评估峰值信噪比和结构相似度等指标，证明了该方法在减少采集时间的同时保持了图像质量。
PDF2 months ago
陀螺仪辅助运动去模糊网络
使用惯性测量单元数据，本文提出了一个简单而高效的框架来合成和恢复运动模糊图像，包括训练三元组的生成策略和用于恢复模糊图像的陀螺仪辅助运动去模糊网络。通过全面实验证明了该框架的优点：我们的合成和真实世界模糊轨迹之间仅有两个像素的误差，对于峰值
PDF5 months ago
J-Net：Terahertz 图像超分辨率的改进 U-Net
提出了一种名为 J-Net 的新网络架构，使用改进版 U-Net，以解决 THz 图像超分辨率问题，并通过 DIV2K+Flickr2K 数据集中的实验表明其在 THz 图像超分辨率方面的优越性。
PDF7 months ago
自监督对比学习中的非配对 MRI 超分辨率
本研究提出了一种基于自监督对比学习的非配对 MRI 超分辨率方法，利用有限的训练数据提高超分辨率性能，结果显示即使在仅有有限数量的 HR 图像的情况下，峰值信噪比和结构相似性指数都得到了显著提高，强调了该方法在解决有限训练数据挑战上的潜力，
PDF8 months ago
通过真实的厚切片 CT 仿真增强超分辨率网络
本研究旨在开发和评估一种创新的仿真算法，生成与 AAPM-Mayo 的 2016 年低剂量 CT 大赛数据集中实际图像非常接近的厚层 CT 图像。所提出的方法使用峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（RMSE）指标进行评估，假设我们的仿真会产
PDFa year ago