サインイン
インサイト - 이미지 노이즈 제거
고해상도 전자 현미경을 위한 제로샷 이미지 노이즈 제거
본 논문에서는 저선량 고해상도 전자 현미경(HREM) 이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하는 제로샷 자기 지도 학습 프레임워크인 Noise2SR을 제안합니다. Noise2SR은 잡음이 있는 단일 HREM 이미지에서 노이즈 제거 성능을 향상시켜 재료 이미징 분야에서 이미지의 신호 대 잡음비(SNR)를 개선할 수 있는 잠재력을 제시합니다.
다중 도메인 데이터를 활용한 적응형 도메인 학습 기반 크로스 도메인 이미지 노이즈 제거
다른 센서에서 수집한 기존 데이터를 활용하여 새로운 센서에 대한 이미지 노이즈 제거 모델을 효과적으로 학습하는 적응형 도메인 학습(ADL) 방식을 제안합니다.
다양한 유형의 이미지 노이즈 모델 및 고급 필터링 알고리즘 성능 평가 비교 분석
이미지 노이즈 제거를 위한 다양한 필터링 기술의 성능을 평가하고, 각 노이즈 모델에 가장 적합한 필터를 제시합니다.
변분 가능도 추정 및 이미지 노이즈 제거를 위한 확산 사전 (Diffusion Priors for Variational Likelihood Estimation and Image Denoising) - 실세계 노이즈 처리를 위한 적응형 가능도 추정 및 MAP 추론
본 논문에서는 실제 이미지에서 흔히 발생하는 구조적이고 신호 의존적인 노이즈를 처리하기 위해 확산 사전을 기반으로 변분 베이즈 추론을 활용한 적응형 가능도 추정 및 MAP 추론 방법을 제안합니다.
개선된 변형 방법을 이용한 이미지 노이즈 제거
본 논문에서는 다양한 종류의 노이즈를 효과적으로 제거하는 향상된 변형 모델을 제안하고, 이 모델의 성능을 기존 모델들과 비교하여 우수성을 입증합니다.
빠르고 비지역적이며 신경망: 이미지 노이즈 제거를 위한 가벼운 고품질 솔루션
비지역 알고리즘과 가벼운 잔여 CNN을 결합하여 이미지 노이즈 제거의 품질을 향상시키는 솔루션 제안
© 2024 by Linnk AI