Denoising y descompresión conjuntos de imágenes usando redes neuronales convolucionales como regularizadores

Autores
González, Mario
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión aceptada
Descripción
Los esquemas de compresión wavelet tales como el JPEG2000 o el standard CCSDS (para satélites de muy alta resolución) llevan a la aparición de artefactos visuales muy específicos debido a la cuantificación de los coeficientes wavelet. Éstos tienen una estructura espacial muy correlacionada que hace que sean difíciles de remover por algoritmos de denoising clásicos. En este trabajo, proponemos un esquema de denoising y descompresión conjuntos, basado en plug-and-play ADMM, que combina un término de ajuste a datos que modela la cuantificación de coeficientes wavelet y un prior de imágenes naturales implícito contenido en una red neuronal convolucional de denoising del estado del arte
Fil: González, Mario. Universidad de La República (Uruguay).
Materia
Matemática
Comprensión
Imágenes
Denoising
Wavelets
Redes neuronales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
Biblioteca Digital (UNCu)
Institución
Universidad Nacional de Cuyo
OAI Identificador
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