一种利用改进深度图像先验构建的图像降噪模型OA北大核心CSTPCD
An Image Denoising Model Using the Improved Deep Image Prior
为进一步提高深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)降噪模型的降噪效果和执行效率,从网络结构、网络输入和Loss函数三个方面对其进行改进从而获得了一种改进的深度图像先验(Improved Deep Image Prior,IDIP)降噪模型.具体地,在网络结构方面,通过新增非线性特征传递路径的方法将原DIP模型编码器-解码器(encoder-decod?er)架构中相同尺度特征层之间所采用的简单连接改进为复杂连接,有利于特征信息调…查看全部>>
徐少平;李芬;陈孝国;陈晓军;江顺亮
南昌大学数学与计算机学院,江西南昌330031南昌大学数学与计算机学院,江西南昌330031南昌大学数学与计算机学院,江西南昌330031南昌大学数学与计算机学院,江西南昌330031南昌大学数学与计算机学院,江西南昌330031
信息技术与安全科学
深度图像先验降噪效果执行效率复杂连接混合Loss
《电子学报》 2022 (7)
基于视觉感知特性与深度学习的无参考立体图像质量评价研究
1573-1578,6
国家自然科学基金(No.62162043,No.62162042,No.62102174)
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