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

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...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: González, Mario
Formato: documento de conferencia Documento de conferencia acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Matemática
Comprensión
Imágenes
Denoising
Wavelets
Redes neuronales
Acceso en línea:http://bdigital.uncu.edu.ar/13183
Aporte de:
Biblioteca Digital de Universidad Nacional de Cuyo
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description 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
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