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去噪自编码器

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  • 用自编码器进行图像去噪

    在深度学习中,自编码器是非常有用的一种无监督学习模型。自编码器只是一种思想,在具体实现中,encoder和decoder可以由多种深度学习模型构成,例如全连接层、卷积层或LSTM等,以下使用Keras来实现用于图像去噪的卷积自编码器。1 结果先看一下最后的结果,使用的是手写数字MNIST数据集,上面一行是添加噪音的图像,下面一行是去噪之后的结果。?https:github.comHonlanDLPlayingblobmasterauto-encoder4_denoising_autoencoder.py3 其他内容除了以上用于去噪的卷积自编码器,convolutional_deep_autoencoder:encoder和decoder分别由CNN实现,100 epoch之后loss为0.0958,val_loss为0.0946;4_denoising_autoencoder:即以上详细讨论的去噪卷积自编码器
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  • 谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程:自编码器——去噪自编码器

    (P2)讲解去噪自编码器。(P3 - P5)图解去噪自编码器。(P6 - P9)Filters例子。(P10 - P12)在图上进行训练。(P13 - P14)? PPT 解释如下:P1. 首页?讲解去噪自编码器。???P6 - P9. 图解去噪自编码器。????P10 - P12. Filters例子。???P13 - P14. 在图上进行训练。??
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  • 深度有趣 | 05 自编码器图像去噪

    ,降维的同时学习更稠密更有意义的表示自编码器主要是一种思想,encoder和decoder可以由全连接层、CNN或RNN等模型实现以下使用Keras,用CNN实现自编码器,通过学习从加噪图片到原始图片的映射,完成图像去噪任务?x_train, (len(x_train), 28, 28, 1))x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 28, 28, 1))添加随机白噪声,并限制加噪后像素值仍处于UpSampling2D((2, 2))(x)decoded = Conv2D(1, (3, 3), padding=same, activation=sigmoid)(x)将输入和输出连接,构成自编码器并x_test_noisy预测,绘制预测结果,和原始加噪图像进行对比,便可以得到一开始的对比效果图autoencoder = load_model(autoencoder.h5) decoded_imgs
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  • 简单介绍两篇去噪论文

    Self-Guided Network for Fast Image Denoising (ICCV2019)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部分实验结果如下: image.png Real Image Denoising with Feature Attention(ICCV Oral 2019)现有的真实图像去噪网络往往包含两个阶段,首先是噪声估计,然后再进行去噪。本文提出了RIDNet,没有噪声估计,仅一步就可以实现真实图像去噪。
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  • ICCV 2019 | 用于提高车牌识别的单幅噪声图像去噪和校正

    作者:BBuf(北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV))编辑:唐里 转载自:AI科技评论,未经允许不得二次转载?在去噪子网络(DSN)中,我们尝试将低质量的图像直接逐像素地转换为高质量的图像。DSN可以惩罚噪声和无噪声图像对之间的损失,从而获得无噪和有精细纹理的输出图像。但仅仅使用DSN,去噪图像仍不能令人满意,因为图像仍然具有随机的几何变化。因此,校正网络(RSN)被提出用于校正去噪后车牌图像的几何畸变。3.1去噪和校正网络我们的主任务网络包括两个子网络(即去噪子网络和校正子网络),第一个子网络以低质量图像为输入,输出为恢复图像。在本文中,我们设计了校正网络对来自降噪网络的输出结果进行校正。网络产生去噪后的结果。给定一对输入图像和未校正的去噪标签图像?,?的损失函数是逐像素的MSE损失,如等式(1)所示:?其中?是去噪网络的参数。
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  • 【3D点云】开源 | 北大--性能SOTA的去噪方法!无论在合成噪声还是真实环境噪声下!

    以往的工作主要是从下曲面推断出有噪点的位移,但没有明确地指定去噪点来恢复曲面,可能导致去噪结果不理想。特别地,我们提出了一个像自编码器的神经网络。编码器学习每个点的局部和非局部特征表示,然后通过自适应可微池操作以低噪声采样点。通过对重构流形进行重采样,得到去噪后的点云。此外,我们设计了一个无监督的训练损失,使我们的网络可以在无监督或有监督的方式训练。实验结果表明,无论在合成噪声还是在真实环境噪声下,该方法的性能SOTA!
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  • Unet实现文档图像去噪、去水印

    requirementtorch 1.2.0torchvision 0.4.0opencv-python 4.1.0.25numpy 1.16.2代码 以及运行教程 获取:关注微信公众号 datayx 然后回复 去噪
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  • 去噪算法升个级,图片瞬间变清晰 | 论文

    图像上噪点太多了,一大片都是点点的雪花连女神的脸都看不清了,传统去噪方法效果太差,可否有破解方法?最近一篇研究表示,无需开创新型图像去噪算法,仅仅在现有算法上稍微改进,就能让去噪效果上升好几个台阶。△ ①:原图,②噪点图,③传统BM3D去噪算法效果,④优化后的BM3D算法效果有图有真相:?△ PLOW算法优化后效果对比老电视般的雪花效果通通不见:?△ LPCA算法优化后效果对比它是怎样优化老牌去噪算法的?此前,像BM3D、LPCA和PLOW等基于补丁的去噪算法表现都还不错。通过重现输入图片中的类似补丁,这些方法能够预测潜在的补丁结构,进而进行图像去噪。最后,研究人员将这些包含参考补丁的子分类作为类似去噪补丁,去噪效果有了明显提升。?△ 流程图为了进一步提升类似补丁的质量,研究人员还对输入的噪点图像进行了预处理,消除了不可靠像素的影响。
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  • python数字图像处理-图像噪声与去噪

    python数字图像处理-图像噪声与去噪算法?给一副数字图像加上椒盐噪声的步骤如下:指定信噪比 SNR (其取值范围在之间)计算总像素数目 SP, 得到要加噪的像素数目 NP = SP * (1-SNR)随机获取要加噪的每个像素位置P(i, j)指定像素值为这类噪声通常来自感光元件, 且无法避免.去噪算法中值滤波概述: 中值滤波是一种非线性空间滤波器, 它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的统计排序, 然后由统计排序结果的值代替中心像素的值.中值滤波器的使用非常普遍, 这是因为对于一定类型的随机噪声, 它提供了一种优秀的去噪能力, 比小尺寸的均值滤波器模糊程度明显要低.均值滤波器最常用的目的就是减噪.
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  • 毫秒级图像去噪!英伟达、MIT新AI系统完美去水印

    由Nvidia、麻省理工学院和阿尔托大学开发的深度学习去噪方法,无需使用没有“噪声”的清晰图像,就能够实现完美去水印。效果如下:?什么是图片“噪声”?人们现在可以用软件在一定程度上去噪或降噪,深度学习方法去噪也已经有一些解决方案,但存在一个重要缺陷:需要配对的清晰图像和噪声图像来训练神经网络。从左到右:输入的噪声图像、去噪图像、和原始图像 来自IXI数据集的50名人类受试者的近5000张图像被用于训练Noise2Noise的MRI图像去噪能力。对加性高斯噪声的去噪性能 ?对Poisson noise去噪的示例?眼部的细节?高斯噪声、泊松噪声和Bernoulli noise噪声的示例结果。 去除图像中文字的效果:?从此不怕弹幕挡脸?
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  • OpenCV图像噪声与去噪函数方法对比使用介绍

    一:噪声类型与去噪声方法介绍图像去噪在二值图像分析、OCR识别预处理环节中十分重要,最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的,常见的噪声类型有如下:椒盐噪声高斯噪声泊松噪声乘性噪声OpenCV中有多个可以降低图像噪声、对图像实现平滑滤波的函数,最常见的就是均值模糊与高斯模糊,它们都可以在一定程度上减低上述几种噪声,另外还有中值模糊、双边模糊、非局部去噪等函数方法可以使用,针对特定种类的噪声,使用有针对性函数与合理的参数可以取得较好的效果: 函数名称 去噪效果blur对各种噪声都有一定的抑制作用GaussianBlur对随机噪声比较好,对椒盐噪声效果不好medianBlur对椒盐噪声效果比较好fastNlMeansDenoising非局部去噪,速度很慢,可以调参的去噪方法fastNlMeansDenoisingColored同上,去噪针对彩色图像对于fastNIMeansDenoising方法来说cv.medianBlur(src, 5) cv.imshow(denoise, dst) cv.imwrite(D:sp_result.png, dst)从上面可以看出,对椒盐噪声中值滤波效果比较好,对高斯噪声非局部均值去噪效果比较好
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  • 医学图像处理教程(四)——医学图像去噪算法

    今天将给大家分享医学图像常见三种图像去噪算法。均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。我们使用MeanImageFilter()函数来对图像进行平滑去噪。我们使用MedianImageFilter()函数来对图像进行中值滤波去噪。我们使用SmoothingRecursiveGaussianImageFilter()函数来对图像进行高斯滤波平滑去噪。
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  • ICCV 2019 | 用于提高车牌识别的单幅噪声图像去噪和校正

    在去噪子网络(DSN)中,我们尝试将低质量的图像直接逐像素地转换为高质量的图像。DSN可以惩罚噪声和无噪声图像对之间的损失,从而获得无噪和有精细纹理的输出图像。但仅仅使用DSN,去噪图像仍不能令人满意,因为图像仍然具有随机的几何变化。因此,校正网络(RSN)被提出用于校正去噪后车牌图像的几何畸变。具体来说,我们使用CNN作为编码器来解决每个辅助模块。计数模块用来预测图像中的文本数量,被当作分类问题。与现有方法不同,我们使用基于U-Net的CNN对图像进行去噪和校正。据我们所知,我们的研究可能是首个将上诉两个模块同时应用于LPR。三、方法我们提出的方法由三部分组成:1)主任务预测网络包括去噪网络 和校正网络 。2)辅助任务预测网络包括文本计数分类网络 和分割网络 。3)用于文本检测和分类的网络LPR。
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  • 哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

    ADNet主要利用四个模块:一个稀疏块(SB),一个特征增强块(FEB), 一个注意力机制(AB)和一个重构块(RB)来进行图像去噪。扩展的实验显示所提出的ADNet就定性和定量估计而言在合成的噪声图像、真实的噪声图像和盲去噪方面都获得好的性能。6.在彩色合成噪声图像的去噪与盲去噪结果?7.不同方法在真实噪声图像的去噪结果?8.不同方法的执行速度?9.不同方法的复杂度?10.在Kodak24上彩色噪声图像的去噪可视化效果?11.在McMaster上彩色噪声图像的去噪可视化效果?12.在BSD68上灰色噪声图像的去噪可视化效果?13.在Set12上灰色噪声图像的去噪可视化效果?PS: 文中论文可在公众号回复关键字【 CNN去噪 】获取百度云下载地址。
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  • 哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

    ADNet主要利用四个模块:一个稀疏块(SB),一个特征增强块(FEB), 一个注意力机制(AB)和一个重构块(RB)来进行图像去噪。FEB利用长路径集成全局和局部的特征信息来增强去噪模型的表达能力。AB是被用于提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。该模块对于复杂的噪声图像(真实噪声图像和盲噪声)是非常有效的。扩展的实验显示所提出的ADNet就定性和定量估计而言在合成的噪声图像、真实的噪声图像和盲去噪方面都获得好的性能。6.在彩色合成噪声图像的去噪与盲去噪结果?7.不同方法在真实噪声图像的去噪结果?8.不同方法的执行速度?9.不同方法的复杂度?10.在Kodak24上彩色噪声图像的去噪可视化效果?11.在McMaster上彩色噪声图像的去噪可视化效果?12.在BSD68上灰色噪声图像的去噪可视化效果?13.在Set12上灰色噪声图像的去噪可视化效果?
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  • 哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

    ADNet主要利用四个模块:一个稀疏块(SB),一个特征增强块(FEB), 一个注意力机制(AB)和一个重构块(RB)来进行图像去噪。FEB利用长路径集成全局和局部的特征信息来增强去噪模型的表达能力。AB是被用于提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。该模块对于复杂的噪声图像(真实噪声图像和盲噪声)是非常有效的。扩展的实验显示所提出的ADNet就定性和定量估计而言在合成的噪声图像、真实的噪声图像和盲去噪方面都获得好的性能。6.在彩色合成噪声图像的去噪与盲去噪结果?7.不同方法在真实噪声图像的去噪结果?8.不同方法的执行速度?9.不同方法的复杂度?10.在Kodak24上彩色噪声图像的去噪可视化效果?11.在McMaster上彩色噪声图像的去噪可视化效果?12.在BSD68上灰色噪声图像的去噪可视化效果?13.在Set12上灰色噪声图像的去噪可视化效果?
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  • ECCV 2020 | SADNet:用于单图像去噪的空间自适应网络

    该方法可以用于synthetic noisy image和real-world noisy image的去噪。1.虽然人们已经在real-world noisy image的去噪上取得了很大的进展,但仍有一些问题有待解决。贡献总结:提出一种新型的空间自适应去噪网络SADNet,从复杂的图像中捕获特征,从噪声中恢复细节和纹理以有效地去除噪声。为对应的去噪输出图像,那么模型即可表示为 ? 。使用DND测试集中的real-world noisy image进行去噪效果对比?SADNet和多种算法在DND、SIDD测试集上去噪结果的PSNR、SIMM值对比?
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  • 今日 Paper | 可视问答模型;神经风格差异转移;图像压缩系统 ;K-SVD图像去噪等

    目录准确性与复杂性:可视问答模型中的一种权衡神经风格差异转移及其在字体生成中的应用基于GAN的可调整的图像压缩系统基于原始-对偶活动集算法的K-SVD图像去噪神经阅读理解与超越 准确性与复杂性:可视问答模型中的一种权衡论文名称这篇论文提出使用生成对抗网络重构非重要区域,将多尺度金字塔分解方法应用于编码器和判别器,以实现高分辨率图像的全局压缩。基于原始-对偶活动集算法的K-SVD图像去噪 论文名称:Image denoising via K-SVD with primal-dual active set algorithm作者:Xiao QuanWen Canhong Yan Zirui发表时间:2020119论文链接:https:arxiv.orgabs2001.06780v1推荐原因这篇论文改进了用于图像去噪的K-SVD算法。由于K-SVD_P使用简单的显式表达式来迭代地寻找对偶问题的等效解决方案,可以在去噪的速度与质量上取得更好的效果。论文中的实验也验证了K-SVD_P的降噪性能。???
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  • 噪声和去噪的无监督意见总结(CS CL)

    我们介绍了几种语言驱动的噪声生成函数和一个总结模型,该模型可以学习对输入进行去噪,并生成原始评论。在测试时,该模型接受真实的评论,并生成包含突出意见的摘要,将未达成共识的评论视为噪音。and extractive baselines.原文作者:Reinald Kim Amplayo, Mirella Lapata原文地址:https:arxiv.orgabs2004.10150 噪声和去噪的无监督意见总结
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  • 【论文推荐】最新六篇对抗自编码器相关论文—多尺度网络节点表示、生成对抗自编码、逆映射、Wasserstein、条件对抗、去噪

    【导读】专知内容组整理了最近六篇对抗自编码器(Adversarial Autoencoder)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看!1.AAANE: Attention-based Adversarial Autoencoder for Multi-scale Network Embedding(AAANE: 基于注意力机制对抗自编码器的多尺度网络节点表示Generative Adversarial Autoencoder Networks(生成对抗自编码器网络)--------作者:Ngoc-Trung Tran,Tuan-Anh Bui,Ngai-Man.Sounderfeit: Cloning a Physical Model with Conditional Adversarial Autoencoders(Sounderfeit:基于条件对抗自编码器克隆一个物理模型日网址:http:www.zhuanzhi.aidocument0e9ec08b2ee6bdfe86c3207ffeaabe16 6.Denoising Adversarial Autoencoders(去噪对抗自编码
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