Under flera årtionden är bildrenovering fortfarande ett aktivt forskningsämne i lågnivådatorseende och därför håller nya metoder ständigt på att växa fram. Många nyligen föreslagna algoritmer uppnår dock toppmoderna prestanda endast på bekostnad av mycket hög beräkningstid, vilket klart begränsar deras praktiska relevans. I detta arbete föreslår vi en enkel men effektiv strategi med både hög beräkningseffektivitet och hög återställningskvalitet. Vi utökar konventionella ickelinjära reaktionsdiffusionsmodeller med flera parametriserade linjära filter samt flera parametriserade påverkansfunktioner. Vi föreslår att parametrarna för filtren och påverkan fungerar genom ett förlustbaserat tillvägagångssätt. Experiment visar att våra utbildade ickelinjära reaktionsspridningsmodeller till stor del drar nytta av utbildningen av parametrarna och slutligen leder till bästa rapporterade prestanda på vanliga testdataset för bildrenovering. På grund av deras strukturella enkelhet är våra utbildade modeller mycket effektiva och är också väl lämpade för parallell beräkning på GPU. 5261 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Chen och Al. föreslå en tränad reaktion diffusion modell genom att lära sig flera parameteriserade linjära filter och påverka funktioner för bild denoiserande och avblockering REF.
On learning optimized reaction diffusion processes for effective image restoration
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}