基于深度学习的图像增强

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Natalia_ljq

医学图像跨域合成

这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文,医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态,包括CT到PET,MR到CT,CT到MR及MRI中T1...

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用于实时MRI脑部肿瘤分割的3D膨胀多纤维网络

Authors: Chen Chen, Xiaopeng Liu, Meng Ding, Junfeng Zheng, Jiangyun Li Code:htt...

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不同模态MRI医学图像合成

医学影像对于不同疾病的诊断和治疗至关重要。通常不止一种成像模式参与临床决策,因为不同的模式常常提供互补的见解。 例如,计算机断层扫描(CT)具有提供组织的电子密...

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医学图像MRI增强相关论文

在MRI扫描中,与常规3T MRI相比,特高磁场7T MRI具有更高的分辨率和更好的组织造影,有助于更准确、早期的脑部疾病诊断。然而,目前7T MRI扫描仪在临...

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简单介绍两篇低光照视频增强的论文

这篇文章的主要贡献有:①建立了一个新的共轴光学系统来捕获时间同步和空间对齐的低光和光线充足的视频对;②提供了第一个包含动态车辆和行人的街景低光/正常光视频数据对...

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介绍几篇图像融合相关的论文

这篇文章的目标是利用一张单目图像和一张稀疏的深度图进行深度补全,文中采用一种多尺度融合的方式来学习两种不同数据的关联性,并引入稀疏卷积操作来增强稀疏深度图中特征...

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介绍两篇比较新的低光照图像增强的论文

基于Retinex的低光照图像增强包含对比度增强和噪声抑制两个任务,并存在一定的耦合关系,若忽略两者之间的关系可能会导致过度/欠平滑的结果。为了解决这一问题,本...

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简单介绍两篇去噪论文

这篇论文提出了一个自指导的网络用于图像快速去噪,该网络采用一种自指导的方式,用低分辨率下得到的图像特征和上下文信息来指导精细尺度下图像的去噪过程,其中每个分支的...

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空间特征转换网络及其在超分辨中的应用

本文提出了一个独立的神经网络模块,空间变换网络,可以直接加入到已有的CNN或FCN中对数据进行空间变换操作。它不需要关键点的标定,能够根据分类或者其他任务自适应...

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Self-supervised Image Enhancement Network Training with Low Light Images Only

现有的图像增强数据集都是通过合成或者调整曝光时间得到的,但存在两个问题:①如何确保预先训练的网络可以用于不同设备、不同场景和不同照明条件下收集的图像,而不是构建...

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Unpaired Image Enhancement Featuring Reinforcement-Learning-Controlled Image Editing Software

论文题目: Unpaired Image Enhancement——Featuring Reinforcement-Learning-Controlled Im...

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Deep Learning Enables Reduced Gadolinium Dose for Contrast-Enhanced Brain MRI

这是一篇医学图像增强的论文,介绍了研究人员正在使用人工智能来减少MRI检查后留在体内的造影剂的剂量。

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Multi-Stage Prediction Networks for Data Harmonization

论文题目:Multi-Stage Prediction Networks for Data Harmonization (MICCAI19)

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Convex set and convex function

给定一个集合\(C \subseteq {R^n}\),满足下列条件则称为凸集 \(x,y \in C \Rightarrow tx + (1 - t)y \i...

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基于图像分类的动态图像增强

论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Sharma_Classification...

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基于变分法的感知色彩校正

本文提出一种基于变分技术的图像感知色彩校正,提出了一个新的图像泛函,其最小值可以产生感知色彩增强后的图,这个变分公式使得局部对比度调整和数据的联系更灵活,展示了...

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基于GANs的非配对学习用于图像增强

论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Chen_Deep_Photo_Enhan...

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凸优化ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)交替方向乘子算法

交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)是一种解决可分解凸优化问题的简单方法,尤其在解...

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基于深度学习的图像增强综述

图像增强的定义非常广泛,一般来说,图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性,例如改善图像的颜色、亮度和对比度等,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特...

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介绍几篇最近看的低光照图像增强的论文

图像在较低的光照下拍摄往往存在亮度低、对比度差等问题,从而影响一些high-level任务,因此低光照图像增强的研究具有很强的现实意义。现有的方法主要分为两类,...

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