本文综述了近年来深度学习在图像去噪领域的研究成果，涵盖从卷积神经网络为基础的方法到最新进展，如低剂量CT、SAR图像、医疗影像等的处理策略。研究重点包括去噪算法、超分辨率重建和多种应用场景的创新应用。
下面是该类的一些题目：
| 题目 |
|---|
| 图像质量评价及其在图像去噪中的应用研究 |
| 基于卷积神经网络的医学图像去噪和肺癌检测的研究 |
| 基于无监督深度学习的PET静态图像及参数图像去噪研究 |
| 基于深度学习的光学遥感图像去噪与超分辨率重建算法研究 |
| 基于空洞卷积和噪声估计的图像去噪算法研究 |
| 模型启发的图像去噪学习技术研究 |
| 低剂量CT图像去噪方法研究 |
| 前列腺穿刺引导中的MR和TRUS图像去噪与分割方法 |
| 医学磁共振图像去噪算法研究与实现 |
| 卷积神经网络在图像去噪中的应用研究 |
| 基于Shearlet变换和深度CNN的图像去噪研究 |
| 基于U-Net的图像去噪算法及其性能优化研究 |
| 基于全变分模型的图像去噪算法研究 |
| 基于卷积神经网络和小波变换的图像去噪算法 |
| 基于卷积神经网络的SAR图像去噪和目标检测与识别 |
| 基于卷积神经网络的SAR图像去噪算法研究 |
| 基于卷积神经网络的低照度图像去噪与增强研究 |
| 基于卷积神经网络的图像去噪和超分辨率重建应用 |
| 基于卷积神经网络的图像去噪技术研究 |
| 基于卷积神经网络的图像去噪研究 |
| 基于卷积神经网络的图像去噪研究 |
| 基于卷积神经网络的图像去噪算法研究 |
| 基于卷积神经网络的真实相机图像去噪的研究 |
| 基于去噪自编码先验的多对比度磁共振图像去噪及重建研究 |
| 基于图像去噪和超分辨率的门控融合网络 |
| 基于图像去噪的对抗样本检测技术研究 |
| 基于块对角表示的多通道图像去噪算法 |
| 基于增强型深度残差网络的图像去噪算法 |
| 基于多尺度残差编解码网络的低剂量CT图像去噪研究 |
| 基于改进GAN网络的图像去噪及图像超分辨方法研究 |
| 基于残差学习的卷积神经网络图像去噪方法研究 |
| 基于残差学习的图像去噪研究 |
| 基于残差网络的SAR图像去噪算法研究 |
| 基于深度卷积神经网络的医学图像去噪研究 |
| 基于深度卷积神经网络的图像去噪 |
| 基于深度卷积神经网络的图像去噪方法研究及应用 |
| 基于深度学习和四元小波的图像去噪算法研究 |
| 基于深度学习的SAR图像去噪与分割算法的研究 |
| 基于深度学习的低剂量CT图像去噪 |
| 基于深度学习的低剂量CT图像去噪方法 |
| 基于深度学习的低剂量CT图像去噪研究 |
| 基于深度学习的低剂量CT图像去噪算法研究 |
| 基于深度学习的光加密图像去噪技术研究 |
| 基于深度学习的图像去噪研究 |
| 基于深度学习的图像去噪算法研究 |
| 基于深度学习的图像去噪算法研究与优化 |
| 基于深度学习的图像去噪紧框架正则化参数估计研究 |
| 基于深度学习的扩散方程图像去噪模型 |
| 基于深度学习的红外图像去噪算法研究 |
| 基于深度学习的组稀疏残差图像去噪方法研究 |
| 基于深度学习的自然场景图像去噪 |
| 基于深度网络和极限学习机的SAR图像去噪与变化检测 |
| 基于生成对抗网络的低光图像去噪增强算法的研究与实现 |
| 基于生成对抗网络的低剂量CT图像去噪方法研究 |
| 基于生成对抗网络的冷冻电镜图像去噪研究 |
| 基于生成对抗网络的图像去噪研究 |
| 基于生成对抗网络的图像去噪算法研究 |
| 基于生成对抗网络的彩色图像去噪方法 |
| 基于生成对抗网络的视网膜OCT图像去噪与超分辨率方法研究 |
| 基于生成对抗训练的协同图像去噪和超分辨率重建的深度网络研究 |
| 基于稀疏表示和深度学习的图像去噪算法研究 |
| 基于纹理约束的手指静脉图像去噪与修复算法研究 |
| 基于非下采样Contourlet变换和深度学习的图像去噪算法研究 |
| 心脏超声图像去噪与增强系统的设计与实现 |
| 收缩卷积自编码器网络及其在图像去噪中的应用研究 |
| 极低照度下图像去噪方法研究 |
| 核辐射场景的图像去噪与作业目标检测技术研究 |
| 核预测与GAN特征保持的蒙特卡罗渲染图像去噪 |
| 渐近非局部平均图像去噪算法研究 |
| 磁共振图像去噪算法研究 |
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
