基于 Inception-残差块的热图像去噪神经网络
计算机视觉与模式识别
2018-11-20 v2
摘要
热像仪因其有限的热分辨率而呈现噪声图像，尤其在低温差场景中。为处理噪声问题，本文提出一种带有可重复去噪 Inception-残差块（DnIRB）以进行噪声学习的新型神经网络架构。每个 DnIRB 具有两个具有不同感受野的子块以及一条用于防止梯度消失问题的快捷连接。所提方法在热图像上进行了测试。实验结果表明，与最先进的去噪方法相比，所提方法展现出最佳的 SQNR 性能与合理的处理时间。
引用
@article{arxiv.1810.13169,
title = {Inception-Residual Block based Neural Network for Thermal Image Denoising},
author = {Seongmin Hwang and Gwanghyun Yu and Huy Toan Nguyen and Nazeer Shahid and Doseong Sin and Jinyoung Kim and Seungyou Na},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.13169},
year = {2018}
}
备注
7 pages