الوصف
لقد اقترحنا في هذا المشروع نموذجًا جديدًا للصورة يجمع بين الوسائل غير المحلية وأساليب التشفير المتناثرة لاستعادة الصورة في إطار عمل موحد حيث تتحلل التصحيحات المماثلة باستخدام أنماط متفرقة مماثلة.
أظهرت التجارب الكمية والنوعية مع الصور التالفة بالضوضاء الاصطناعية أو الحقيقية أن الخوارزمية المقترحة تتفوق على أحدث التقنيات في مهام إزالة الصور وتقليل التشويش. التالي على جدول أعمالنا هو تضمين نماذج ضوضاء غير موحدة في عملية إعادة الإعمار ، ثم تكييف نهجنا مع مشكلات التلاعب بالصور الصعبة الأخرى في التصوير الحسابي ، بما في ذلك التداخل ، والتلوين ، وتركيب النسيج في الصور الثابتة وتسلسلات الفيديو.
التقييم النوعي لطريقتنا في تقليل الضوضاء باستخدام الصور القياسية. اليسار: صور صاخبة. على اليمين: الصور المستعادة. لاحظ أننا نعيد إنتاج نسيج القرميد الأصلي في صورة المنزل (سيجما = 15) ونسيج الشعر لصورة الرجل (سيجما = 50) ، وكلاهما بالكاد مرئي في الصور الصاخبة. (يمكن رؤية التفاصيل بشكل أفضل من خلال التكبير على شاشة الكمبيوتر.)
ref :
Mairal, Julien, Francis Bach, Jean Ponce, Guillermo Sapiro, and Andrew Zisserman. “Non-local sparse models for image restoration.” In Computer Vision, 2009 IEEE 12th International Conference on, pp. 2272-2279. IEEE, 2009.
الجمع بين الوسائل غير المحلية وأساليب التشفير المتناثرة لاستعادة الصورة
نهج تعلم الفضاء الجزئي الخطي عن طريق الترميز المتناثر
المراجعات
لا توجد مراجعات بعد.