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    EfficientDeRain: Learning Pixel-wise Dilation Filtering for High-EfficiencySingle-Image Deraining

    由于未知的降雨模式,单图像去噪相当具有挑战性。现有的方法通常对降雨模型做出特定的假设,这些假设很难涵盖现实世界中的许多不同情况,这使得它们不得不采用复杂的优化或渐进式重建。然而,这严重影响了这些方法在许多效率关键应用中的效率和有效性。为了填补这一空白,在本文中,我们将单图像去噪视为一个通用的图像增强问题,并最初提出了一种无模型的去噪方法,即Ef finicientDeRain,它能够在10ms内(即平均约6ms)处理降雨图像,比最先进的方法(即RCDNet)快80多倍,同时实现类似的去噪效果。我们首先提出了一种新颖的逐像素膨胀滤波器。 特别是,用从核预测网络估计的逐像素核对雨天图像进行滤波,通过该网络可以有效地预测每个像素的合适的多尺度核。然后,为了消除合成数据和真实数据之间的差距,我们进一步提出了一种有效的数据增强方法(即RainMix),该方法有助于训练网络进行真实的雨天图像处理。我们对合成和真实世界的降雨数据集进行了全面评估,以证明我们的方法的有效性和效率。

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    LM4LV:用于低级视觉任务的冻结大型语言模型

    大语言模型(LLM)的巨大成功和推广性带来了多模态大型语言模型(MLLM)的新研究趋势。我们想知道 LLM 可以给计算机视觉带来多大的好处,以实现更好的性能并实现真正的智能。最近对 MLLM 的尝试在图像字幕和视觉问答 (VQA) 等高级视觉任务上展示了很好的结果。然后我们对它在低级视觉任务上的能力感到好奇,比如图像去噪和去雨。另一方面,由于现有的工作已经证明LLM已经可以理解语义图像特征,那么它们距离直接生成图像作为生成模型还有多远?所有这些都集中到同一个问题:是否可以利用 MLLM 来接受、处理和输出低级特征?这对于进一步突破 MLLM 和低级视觉的极限非常重要。我们将在这项工作中进行初步的探索。

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    医学图像处理教程(四)——医学图像去噪算法

    均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。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。参数设置就是统计均值计算的半径大小,这里可以xyz方向上都一样的半径大小,也可以设置成不同的半径大小,在这里我们设置成5,就意味着是10x10x10区域里计算均值滤波的结果。

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    领券