Bilddenoisering kan beskrivas som problemet med att kartlägga från en bullrig bild till en bullerfri bild. De bästa för närvarande tillgängliga denoiseringsmetoderna approximerar denna kartläggning med skickligt konstruerade algoritmer. I detta arbete försöker vi lära oss denna kartläggning direkt med en vanlig multilager perceptron (MLP) applicerad på bildplåster. Även om detta har gjorts tidigare kommer vi att visa att vi genom utbildning i stora bilddatabaser kan konkurrera med de nuvarande moderna metoderna för att renodla bilden. Dessutom är vår strategi lätt att anpassa till mindre studerade typer av buller (genom att bara utbyta träningsdata), där vi också uppnår utmärkta resultat.
Burger m.fl. REF presenterade en patchbaserad algoritm som lärde sig om en stor datauppsättning med en vanlig MLP som kunde matcha med moderna traditionella metoder för att renodla bilder, t.ex. BM3D.
Image denoising: Can plain neural networks compete with BM3D?
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}