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FFD网络

swMATH标识: 43068
软件作者: 张凯、左王蒙、张磊
说明: FFDNet:一种快速灵活的CNN图像去噪方法。判别学习方法由于其推理速度快、性能好等优点,在图像去噪中得到了广泛的研究。然而,这些方法大多针对每个噪声级学习一个特定的模型,并且需要多个模型来对不同噪声级的图像进行去噪。它们也缺乏处理空间变异噪声的灵活性,限制了它们在实际去噪中的应用。为了解决这些问题,我们提出了一种快速而灵活的去噪卷积神经网络,即FFDNet,它以可调噪声级映射作为输入。提出的FFDNet算法对下采样的子图像进行处理,在推理速度和去噪性能之间取得了良好的折衷。与现有的区分性去噪器相比,FFDNet具有一些令人满意的特性,包括(i)使用单个网络有效地处理大范围的噪声级(即[0,75]),(ii)通过指定非均匀噪声级映射来去除空间变异噪声的能力,以及(iii)在不牺牲去噪性能的前提下,甚至在CPU上也比基准BM3D更快。在合成和真实噪声图像上进行了大量的实验,以评估FFDNet与最先进的去噪器的比较。结果表明,FFDNet是一种有效的去噪方法,具有很强的实用价值。
主页: https://arxiv.org/abs/1710.04026
依赖项: Matlab语言
相关软件: DnCNN公司;图像网;github;火把;亚历克斯内特;模网;掌中宽带;布库;伊皮亚诺;焦点网;ISTA网;VG面2;FSIM公司;卡费;卡德恩;MatConvNet公司;煤油;张量流;达奇;开放运算语言
参考文献: 19种出版物

按年份引用出版物