利用深度卷积网络残差学习的图像去噪与超分辨率
计算机视觉与模式识别
2018-09-24 v1
摘要
图像超分辨率和去噪是图像处理中两项重要任务，可提升图像质量。图像超分辨率是将低分辨率图像映射为高分辨率图像的任务，而去噪是从含噪输入中学习干净图像的任务。我们提出并训练了一个单一深度学习网络，称之为SuRDCNN（超分辨率与去噪卷积神经网络），以同时执行这两项任务。我们的模型几乎复制了现有最先进的超分辨率和去噪深度学习模型的架构。我们采用了该领域最先进网络所支持的残差学习成熟策略。我们训练好的SuRDCNN能够在存在高斯噪声、泊松噪声或这两种噪声的任意随机组合时实现图像超分辨率。
引用
@article{arxiv.1809.08229,
title = {Image Denoising and Super-Resolution using Residual Learning of Deep Convolutional Network},
author = {Rohit Pardasani and Utkarsh Shreemali},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.08229},
year = {2018}
}
备注
5 pages, 12 figures