目录 故事背景 核心思想 FFDNet 网络设置 噪声水平图 对子图像的去噪 保证噪声水平图的有效性 如何盲处理 为啥不用短连接 裁剪像素范围 实验 关于噪声水平图的敏感性 盲处理 发表在2018 TIP. 摘要 Due to the fast inference and good performance, discriminative learning methods have been widely studied in image denoising. However, these met

前言 论文地址:见researchgate, 方法继续更新. 解决的问题: 1.discriminative learning methods 用于denoising 任务学习到的是一个对于每种 噪声水平的具体模型,需要不同的噪声水平,灵活性差,不能用于实际. 提出了FFDNet的优势 1.downsampled sub-images to speed up the inference 2.采用正交正则化(orthogonal regularization) to enhance the gen

开始之前 我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法, 我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节, 那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, [技术综述]一文道尽传统图像降噪方法 这篇文章写的还算比较完整, 也是传统的算法的一个综述过程, 目录 目录 开始之前

ADC的主要趋势之一是分辨率越来越高.这一趋势影响各种应用,包括工厂自动化.温度检测和数据采集.对更高分辨率的需求正促使设计者从传统的12位逐次逼近寄存器(SAR)ADC转至分辨率高达24位的Δ-ΣADC. 所有的ADC都会具有一定的噪声,这包括输入参考噪声(ADC固有噪声)和量化噪声(ADC转换时产生的噪声).诸如噪声.ENOB(有效位数).有效分辨率和无噪声分辨率等指标在很大程度上定义了ADC的实际精度.所以,理解与噪声相关的性能指标是从SAR过渡至Δ-ΣADC最困难的方面之一.由于当前对更

1. 读取图像并判断是否为灰度图,如为RGB图转化为灰度图,并读取图像的w.h 2.数据格式转换:将uint8表示的读取图像矩阵变为double表示. 3.加入噪声,如果噪声水平$\sigma = 50 $则: $noise = \sigma/255.*randn(size(label))$ 产生的和输入图像shape相同的additional white Gaussian noise 4.将得到的噪声水平图和输入图像相加得到模型的输入: 5.对图像的shape 进行调整,调整为偶数,先宽度再高

由于一些glsl的教程都是3d的,而love是2d的,所以之后以示例为主,我会收集 一些love的shader,分类讲解. 此文简译自love2d社区博客,这里略去作者的自我介绍. 像素着色器入门 示例1: --屏幕大小是512x512 function love.load() screen = love.graphics.newShader([[ vec4 effect(vec4 colour, Image image, vec2 local, vec2 screen) { //红绿颜色分量按

整理内容来自:http://wiki.ros.org/amcl 1.AMCL订阅的节点: scan (sensor_msgs/LaserScan):激光数据 tf (tf/tfMessage):各种转移矩阵,如laser_scan->base_link:base_link->odom initialpose (geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped):初始位姿 map (nav_msgs/OccupancyGrid):栅格地图 2.发布的节点: amcl

Camera噪声问题 Camera RGB 域的噪声 以上部分属于sensor processing,接下来的部分属于color.luminance processing. gamma gamma是在RGB域设置一个gamma table去对应给每一个像素值增加一个适当的增益提高暗区的亮度水平.gamma的由来是由古老的显示屏来的,gamma校正基本上是为了提升暗部细节,可以理解为在数字gain增加,会显著增加暗区的噪声,针对不同平台或者设备gamma的核心理念都是一样的,只不过对于gamma

噪声标签的负训练:ICCV2019论文解析 NLNL: Negative Learning for Noisy Labels 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Kim_NLNL_Negative_Learning_for_Noisy_Labels_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 卷积神经网络(CNN)在用于图像分类时具有优异的性能.经典的CNNs训练方法是以有监督的方式标记图像,如"输入图像属于此

Adobe Audition 同义词 AU(软件(Adobe Audition))一般指Adobe Audition Adobe Audition是一个专业音频编辑和混合环境,原名为Cool Edit Pro. 被Adobe 公司收购后,改名为Adobe Audition. 软件名称 Adobe Audition 开发商 Adobe 公司 软件平台 Windows, MAC 软件语言 英文 目录 1 主要功能 2 系统要求 3 版本历史 4 新功能 5 导入导出 6 扩展格式 7 使用技巧 主要

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

名称   mplayer − 电影播放器 mencoder − 电影编解码器 概要   mplayer [选项] [文件|URL|播放列表|−] mplayer [选项] 文件1 [指定选项] [文件2] [指定选项] mplayer [选项] {文件和选项组} [组指定选项] mplayer [dvd|dvdnav]://[标题|[开头标题]−末尾标题] [选项] mplayer vcd://轨迹[/设备] mplayer tv://[频道][/input_id] [选项] mplayer r

作者:桂. 时间:2017-06-14  12:08:57 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6956556.html 主要是<Speech enhancement: theory and practice>的读书笔记,全部内容可以点击这里. 书中代码:http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu,提取密码:9dmi 前言 主要梳理单通道噪声估计的一般方法,内容为自己的学习记录,如果有不准确/错误的地方,还希望帮忙指出来. 一.算法

本文介绍了一种发现两个随机变量之间依赖关系强度的度量MIC(最大信息系数,类似于相关系数的作用).MIC具有以下性质和优势: MIC度量具有普适性.其不仅可以发现变量间的线性函数关系,还能发现非线性函数关系(指数的,周期的):不仅能发现函数关系,还能发现非函数关系(比如函数关系的叠加,或者有趣的图形模式). MIC度量具有均衡性.对于相同噪声水平的函数关系或者非函数关系,MIC度量具有近似的值.所以MIC度量不仅可以用来纵向比较同一相关关系的强度,还可以用来横向比较不同关系的强度. MIC度量计

MATLAB程序:用FCM分割脑图像 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 脑图像基础知识请看:脑图像:FCM算法介绍请看:聚类——FCM:数据来源:BrainWeb: Simulated Brain Database,只选取脑图像中的0.1.2.3类,其余类别设为0.本文用到的数据:Simulated Brain Database 1. MATLAB程序 FCM_image_main.m function [accuracy,iter_F

新的退化模型: $y = (x\downarrow_{s}) \otimes k + n $ 其中$\downarrow_{s}$代表尺度因子为$s$的双三次下采样,$y$表达的是低分辨率图像(经过双三次下采样),该图像是高分辨率的图像$x$的模糊和噪声版本. 下一步再列出能量公式(energy function),根据最大后验估计(Maximum A Posteriori probability): $min_{x}\frac{1}{2\sigma^{2}}||y-(x\downarrow_{

1．摘要 近年来,深度卷积神经网络(CNN)方法在单幅图像超分辨率(SISR)领域取得了非常大的进展.然而现有基于 CNN 的 SISR 方法主要假设低分辨率(LR)图像由高分辨率(HR)图像经过双三次 (bicubic) 降采样得到,因此当真实图像的退化过程不遵循该假设时,其超分辨结果会非常差.此外,现有的方法不能扩展到用单一模型解决多种不同的图像退化类型.为此,提出了一种维度拉伸策略使得单个卷积超分辨率网络能够将 SISR 退化过程的两个关键因素(即模糊核和噪声水平)作为网络输入.归因于此,

20189217 2018-2019-2 <密码与安全新技术专题>第五周作业 课程:<密码与安全新技术专题> 班级: 1892 姓名: 李熹桥 学号:20189214 上课教师:金鑫 上课日期:2019年3月26日 必修/选修: 选修 1.本次讲座的学习总结 1.1 背景知识 目前AI与密码学的交融主要研究以下三类问题(AIsec) Adversarial learning and related topics Security applications of AI and ML

BrainWeb: Simulated Brain Database使用说明 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ BrainWeb: Simulated Brain Databasehttp://brainweb.bic.mni.mcgill.ca/brainweb/ 数据集选自McGill大学Montreal神经所大脑成像中心的Brain Web反震脑部MR图像数据库.该数据库包含基于两种解剖模型的模拟脑MRI数据:正常和多发性硬化(

背景简介 TensorFlow实现讲解 设计新思路: 1.使用类来记录整个网络: 使用_init_()属性来记录 网络超参数 & 网络框架 & 训练过程 使用一个隐式方法初始化网络参数 2.使用字典存储初始化的各个参数(w&b) 参数初始化新思路: 主程序: 图结构实际实现 Version1: 导入包: import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tenso