På senare tid har också spännande framsteg gjorts inom området för bildrenovering, särskilt för bilddenoisering och superupplösning av en enda bild. Djupa inlärningstekniker bidrog avsevärt till detta. De bästa metoderna skiljer sig åt i sina formuleringar och antaganden, så även om deras genomsnittliga prestanda kan vara liknande, vissa fungerar bättre på vissa bildtyper och bildregioner än andra. Denna komplementaritet motiverade oss att föreslå en ny metod för 3D-konvolutionell fusion (3DCF). Till skillnad från andra metoder anpassade till olika uppgifter använder vår metod exakt samma konvolutionella nätverksarkitektur för att adressera både bilddenoisering och enkel bildsuperupplösning. Som ett resultat av detta uppnår vår 3DCF-metod betydande förbättringar (0.1dB-0.4dB PSNR) över de toppmoderna metoder som den säkrar, och detta på standardriktmärken för båda uppgifterna. Samtidigt är metoden fortfarande beräkningseffektiv.
Wu och Al. I REF föreslås en ny 3D-konvolutionell fusionsmetod för att behandla både bilddenoisering och superupplösning av en enda bild.
Generic 3D Convolutional Fusion for image restoration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}