CNN_Denoising(1)

最新推荐文章于 2025-05-13 15:59:36 发布
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分类专栏： CNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ch07013224/article/details/86597618
本文综述了多种基于深度学习的图像去噪技术，包括1DNCNN、FFDNet及其改进版本，Deep Joint Demosaicking and Denoising，以及利用CNN进行图像修复的最新进展。探讨了不同模型在低光图像去噪、色彩滤镜阵列去马赛克和去噪等任务中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 DNCNN

2 FFDNet

FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising

3 Deep Joint Demosaicking and Denoising

4 Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration_2017

 

5 Learning Deep Convolutional Networks for Demosaicing 2018

该文章参考了SRCNN和VDSR

6 Image Denoising via CNNs An Adversarial Approach_CVPR_2017_paper

7 Image Denoising via CNNs An Adversarial Approach_CVPR_2017_paper

8 Deep convolutional denoising of low-light images

 

使用CNN进行图像去噪：LingYunGit/CNN_Image_Denoising项目深度解析
gitblog_00100的博客
04-21 861
使用CNN进行图像去噪：LingYunGit/CNN_Image_Denoising项目深度解析 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在数字图像处理领域，图像去噪是一项至关重要的任务。是一个基于卷积神经网络（CNN）的开源项目，旨在利用深度学习的力量来有效地去除图像中的噪声。本文将探讨该项目的核心技术、应用场景以及其独特之处。 项目简介 LingYunGit/CNN_...
《Deep Iterative Down-Up CNN for Image Denoising》论文阅读
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05-16 1394
一、论文 《Deep Iterative Down-Up CNN for Image Denoising》 由于GPU内存的有效使用及其产生大接收场的能力，在低级视觉研究中已广泛研究了使用按比例缩小和按比例放大特征图的网络。在本文中，我们提出了一种用于图像去噪的深度迭代向下卷积神经网络（DIDN），该算法反复减少和增加特征图的分辨率。网络的基本结构受到U-Net的启发，U-Net最初是为语义分段而开发的。我们针对图像去噪任务修改了按比例缩小和按比例放大的图层。 训练常规降噪网络以处理单级噪声，或者可替代
Speech_Denoising_with_CNN:使用一维和二维卷积神经网络（CNN）消除语音中的噪声
04-12
Speech_Denoising_with_CNN 使用一维和二维卷积神经网络（CNN）消除语音中的噪声
论文阅读：FFDNet：Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising
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Introduction FFDNet是Zhang Kai的一篇承前启后之作，从DnCNN到FFDNet再到CBDNet是一个网络的泛化过程，处理的对象从均匀的高斯噪声变成更加复杂的真实噪声。DnCNN利用Batch Normalization和residual learning可以有效地去除均匀高斯噪声，且对一定噪声水平范围的噪声都有抑制作用。然而真实的噪声并不是均匀的高斯噪声，其是信号依赖的，...
CNN去噪：图像去噪神经网络完整实现项目实战
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weixin_32102617的博客
05-13 1303
随着深度学习技术的飞速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为处理图像和视频识别任务的强大工具。CNN以其独特的结构能够自动和有效地从图像中提取特征，大大推动了计算机视觉领域的发展。图像去噪是数字图像处理的一个重要分支，旨在从带噪声的图像中去除或减少噪声，恢复出更清晰、质量更高的图像。噪声通常来源于图像的采集和传输过程，例如传感器的电子噪声、光照不均匀性或者压缩过程引入的失真。去噪的目的在于消除这些不必要的干扰，提高图像质量，这对于后续的图像分析、识别和理解任务至关重要。
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising
励志的小胡子
12-20 1万+
摘要： 用于图像去噪的判别模型学习由于其有利于去噪性能而最近吸引了相当大的关注。在这篇文章中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络（DnCNN）的结构向前迈进了一小步，将非常深的结构、学习算法和正则化方法使用到图像去噪的过程中。特别是，使用残差学习和批量归一化来加速训练过程和提高去噪性能。与通常在特定噪声水平上训练加性高斯白噪声（AWGN）的特定模型的现有判别去噪模型不同，我们的DnCNN模型能够处...
CNN_Image_Denoising-master_cnn去噪_去噪神经网络_
09-29
在"CNN_Image_Denoising-master"项目中，我们可以期待找到一个关于使用CNN进行图像去噪的完整实现。这个项目可能包含以下组成部分： 1. 数据集：用于训练和验证模型的带噪声图像和对应的干净图像。 2. 模型定义：...
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07-15
Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising -- a Github repo
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cnn_image_denoising-master是一个神经网络图像降噪的项目。 在数字图像处理中，图像降噪是一种通过去除图像中的噪声来提高图像质量和清晰度的方法。这是一个非常重要的任务，因为噪声会影响图像的视觉品质和辨识度...
delet.rar_denoising image
07-14
在图像处理领域，"delet.rar_denoising image"的主题主要关注的是图像去噪技术，尤其是通过直接函数方法实现的图像去噪。图像去噪是图像处理中的一个重要环节，其目的是去除图像中的噪声，提高图像质量，使图像的...
原文+代码DnCNN for Image Denoising
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包含《Beyond a Gaussian Denoiser_Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》原文章和原文章作者GitHub主页链接，有详细文章解读和代码~
Denoise Convolutional neural network(DnCNN)代码的tensorflow实现
02-28
Denoise Convolutional neural network(DnCNN)代码的tensorflow实现，内含完整代码，可以直接使用
《Designing and Training of A Dual CNN for Image Denoising》阅读笔记
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图像去噪之FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution forCNN based Image Denoising
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提出了一个快速、灵活的去噪卷积神经网络，即FFDNet，以一个可调节的噪声水平图作为输入，可应对不同的噪声强度 ，FFDNet特点：1) 一个网络处理广泛的噪声水平2）通过指定非均匀噪声水平图来消除变异噪声3）比基准BM3D速度更快。
论文笔记20：FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising
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FFDNet，以可调噪声水平映射作为输入。该算法对下采样子图像进行快速推理，并采用正交正则化来提高泛化能力。(1)用单个网络有效处理大范围噪声水平(即[0，75])的能力，(2)通过指定非均匀噪声水平映射来消除空间变化噪声的能力，以及(3)即使在CPU上也比基准BM3D更快，而不牺牲去噪性能。
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Paper | FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising
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论文阅读笔记——《FFDNet Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising》
gwpscut的博客
12-06 9869
本博文属于阅读笔记，仅供本人学习理解用 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8365806 给出代码（https://github.com/cszn/FFDNet）   Many methods mostly learn a specific model for each noise level, and require m...
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69小石头的博客
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