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A Perceptual Distinguishability Predictor For JND-Noise-Contaminated Images摘要：恰察觉失真(JND)模型被广泛用于图像和视频中的感知冗余估计。测量JND模型精度的常用方法是在基于JND模型的图像中注入随机噪声，并检查JND噪声污染的图像在感知上是否可与原始图像区分开。此外，当比较两种不同的JND模型的精度时，在相同的噪声能量水平下产生具有更好质量的JND噪声污染图像的模型是更好的模型。但是在这两种情况下，主观测试都是必要的，这是非
2021-10-28 16:38:55
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原创 基于卷积神经网络的图像去噪（入门篇）
基于卷积神经网络的图像去噪（基础篇）发展历程基于深度学习的图像去噪，区别于传统去噪，但也有一定发展历程。从浅层模型到深度模型，从含噪图像映射去噪图像到含噪图像映射噪声图像（也就是残差学习），学习发展历程，能够更好的把握当下流行的算法。一，含噪图像映射去噪图像（浅层网络模型）二，含噪图像映射去噪图像（稀疏网络模型）三，含噪图像映射噪声图像（残差网络模型）总结`...
2020-11-26 09:52:09
21154
20
endnote20标题格式问题
2022-01-25
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