SENet、CBAM
一、论文阅读 1、《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf 这篇论文主要是介绍了用于图像去噪的DnCNN模型。 重
一、简介老实说，这篇论文后半部分不太值得细读，大量内容都是讨论实验，写的比较啰嗦。启发性的内容较少，看完后只知道你的模型效果好，但不太知道为什么好。文章重点：强调了residual learning（残差学习）和batch normalization（批量标准化）在图像复原中相辅相成的作用，可以在较深的网络的条件下，依然能带来快的收敛和好的性能。文章提出DnCNN，在高斯去噪问题下，用单模型应对不
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2024-05-20 17:30:14
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去噪深度神经网络的代码生成 此文为转载 此示例使用：GPU Coder
GPU Coder Interface for Deep Learning Libraries
Image Processing Toolbox
Deep Learning Toolbox
View MATLAB Command此示例说明如何从 MATLAB® 代码生成 CUDA® MEX，以及如何使用去噪卷积神经网络
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2024-03-30 19:44:19
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Attention-Guided CNN for Image Denoising发表期刊 ： Neural Networks 124 (2020) 117–129 https://doi.org/10.1016/j.neunet.2019.12.024Paper and Codeimage denoising 系列2：DnCNN图像去噪方法介绍找paper搭配 Sci-Hub 食用更佳 (๑•̀ㅂ
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2024-05-31 10:28:19
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论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.02824原repo:https://github.com/TaoHuang2018/Neighbor2NeighborPaddle复现Repo:https://github.com/txyugood/Neighbor2Neighbor_Paddle1.简介近年来，由于神经网络的快速发展，图像降噪也从中获得了巨大的好处。然而，由于需要
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2024-04-30 12:47:17
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0 摘要DCGANs，如作者描述 ，“have certain architectural constraints”，即设计原则依赖大量的尝试。 无监督学习到的特征，可作为通用图像表征。1 介绍2 相关工作2.1 在无标注数据中学习表征即无监督表征学习，其中，K-means就是一种经典方法。 在神经网络中，自编码器auto-encoder也是一种流行方法。2.2 生成自然图像生成图像模型分为参数和
一、边缘检测边缘检测的几种微分算子：一阶微分算子：Roberts、Sobel、Prewitt二阶微分算子：Laplacian、Log/Marr非微分算子：Canny一阶微分算子1.Roberts: 没有经过图像平滑处理，图像噪声无法得到较好的抑制，但图像边缘定位精度较高。2. Sobel：引入了类似局部平均的运算，对噪声有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。与Prewitt比，Sobel对像素位置做
本文为德国埃尔朗根-纽伦堡大学（作者：Sebastian Braun）的博士论文，共164页。混响是由所有反射声波的总和叠加而成，存在于任何传统的房间中。诸如免提模式的移动电话、平板电脑、智能电视、电话会议系统、助听器、语音控制系统等的语音通信设备都使用一个或多个麦克风来获取期望的语音信号。当麦克风不在期望声源附近时，强混响和噪声会降低麦克风接收的信号质量，并且会损害自动语音识别器的可懂度和性能。
作者丨左育莘学校丨西安电子科技大学研究方向丨计算机视觉图像去噪是low-level视觉问题中的一个经典的话题。其退化模型为 y=x+v，图像去噪的目标就是通过减去噪声 v，从含噪声的图像 y 中得到干净图像 x 。在很多情况下，因为各种因素的影响，噪声的信息是无法得到的，在这样的情况下进行去噪，就变成了盲去噪。 Image Blind Denoising With Generative
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2024-04-28 15:56:18
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这篇文章写的特别好，就记录一下。
噪声模型
图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像采集、传输、压缩等各个方面。噪声的种类也各不相同，比如椒盐噪声，高斯噪声等，针对不同的噪声有不同的处理算法。v(x)，其加性噪声可以用一个方程来表示： u(x)u(x)是原来没有噪声的图像。xx是像素集合，η(x)η(x)是加项噪声项，代表噪声带来的影响。ΩΩ是像素
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2024-08-07 14:37:29
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最近在跟同学一起做高光谱图像去噪相关的实验，同学找到了一个github上的资源清单，感觉非常有用，分享在这里：点我看宝藏 感谢 Yongshen Zhao 和 Junjun Jiang 整理的这份资料~ 下面我大致做一点翻译，让大家可以更方便地了解到这份资料的内容： 一、去噪方法 1、带式去噪方法（Band-wise denoising methods）[BM3
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2023-12-04 19:52:13
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题目：CVF-SID: Cyclic multi-Variate Function for Self-Supervised Image Denoising by Disentangling Noise from Imagepaper: https://arxiv.org/pdf/2203.13009code: https://github.com/Reyhanehne/CVF-SID_PyTorc
python tensorflow1.14实现 卷积降噪自动编码器用于图像去噪，这个博客主要是借鉴了DnCNN用于图像去噪的方式，论文可以直接搜到（https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf），也有很多人对于这个论文的中文讲解（https://www.jianshu.com/p/3687ff
ABSTRACT我们生活中充斥着各种噪声，而随着科技的进步，各种音频降噪技术也不断涌现。主动降噪（Active Noise Cancelling）技术属于降噪技术的其中一种，其基本原理是通过播放“反波（Anti-Signal）”在声学环境中来抵消噪声。主动降噪已经被广泛应用到了耳机中，各种“主动降噪耳机”也应接不暇。本篇文章，我们会详细介绍什么是主动降噪，主动降噪背后的原理是什么，并从“AirPo
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2024-08-22 20:43:33
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Introduction目前效果出色的深度去噪方法大都采用监督学习的方法，需要采集输入-输出图像对（noisy/noise-free images pairs）建立训练数据集。数据集的建立是关键的任务。数据集的质量将直接决定去噪结果的质量。如何获取尽量多场景的图像数据，如何获得高质量的参考图像（ground truth），是目前研究的热点。The State of ArtsMethod目前去噪数据
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2024-04-19 19:19:03
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图像去噪声知识点python代码c++代码 知识点图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有均值去噪声高斯模糊去噪声非局部均值去噪声双边滤波去噪声形态学去噪声这里暂时先说上面的三个方法，后面我们会在分享完相关知识点之后再来说。python代码import cv2 as cv
import
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2023-06-28 20:38:47
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图片分类标注好的训练数据非常多，但是物体检测的标注数据却很少，如何用少量的标注数据，训练高质量的模型，这就是文献最大的特点，这篇paper采用了迁移学习的思想。文献就先用了ILSVRC2012这个训练数据库（这是一个图片分类训练数据库），先进行网络的图片分类训练。这个数据库有大量的标注数据，共包含了1000种类别物体，因此预训练阶段cnn模型的输出是1000个神经元，或者我们也直接可以采用Alex
Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度（Matlab）⛄一、小波变换简介1 引言 心电图ECG(Electro Cardio Graphy)信号在医学上应用比较广泛,通过它可以判断人们的健康状况,可应用于心血管疾病、心脏病、心律失常等各种检查。心电信号通常由P、QRS、
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2024-08-09 11:18:59
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字典学习在图像和信号处理中是一种重要的算法，常常用于图像去噪、分类等，其中图像去噪可以认为是一种无监督学习技术。接下来简单介绍字典学习原理，并使用Python进行灰度图像去噪。 1 字典学习 灰度图像可以认为是二维信号，可以使用冗余字典和该字典下的稀疏编码来表示。
字典学习就是根据已知的数据找到合适的字典和其对应的稀疏编码，使误差尽可能的小。矩阵使用冗余字典和稀疏编码表示如图
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2023-08-21 10:28:47
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?模型添加噪声，增强鲁棒性为模型添加噪声主要有两种方式1️⃣ 为训练集添加噪声，训练时加噪2️⃣ 为训练好的模型参数添加噪声，训练后加噪第一种这里不详细说，transforms里提供了一些裁剪和旋转图片的方式，此外可以对图片添加高斯噪声等随机性。如何实现第二种噪声，特别是对于大型网络，每一层的参数大小可能处在不同的数量级，那么是我们这里重点要谈的部分。 根据论文里的想法，就是如果要达到级别的敏感度
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2023-10-17 07:14:02
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