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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 646 - 654 (9page)
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Image denoising is considered as a key factor for capturing high-quality photos in digital cameras. Thus far, several image denoising methods have been proposed in the past decade. In addition, previous studies either relied on deep learning-based approaches or used the hand-crafted filters. Unfortunately, the previous method mostly emphasized on image denoising regardless of preserving or recovering the detail information in result images. This study proposes an detail extraction network to estimate detail information from a noisy input image. Moreover, the extracted detail information is utilized to enhance the final denoised image. Experimental results demonstrate that the proposed method can outperform the existing works by a subjective measurement.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안한 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
A. Buades / 2005 / A Nonlocal Algorithm for Image Denoising / Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :60~65
M. Leburn / 2013 / Implementation of the ‘Nonlocal Bayes’(NLBayes)Image Denoising Algorithm / Image Processing Line 3:1~42
K. Dabov / 2007 / Image Denoising by Sparse 3-D Transform-domain Collaborative Filtering / IEEE Transactions on Image Processing 16(8):2080~2095
V. Katkovnik / 2010 / From Local Kernel to Nonlocal Multiple-model Image Denoising / International Journal of Computer Vision 86(1):1~32
S. Gu / 2017 / Weighted Nuclear Norm Minimization and its Applications to Low Level Vision / International Journal of Computer Vision 121(2):183~208
M. Leburn / 2013 / Implementation of the ‘Nonlocal Bayes’(NLBayes)Image Denoising Algorithm / Image Processing Line 3:1~42
K. Dabov / 2007 / Image Denoising by Sparse 3-D Transform-domain Collaborative Filtering / IEEE Transactions on Image Processing 16(8):2080~2095
V. Katkovnik / 2010 / From Local Kernel to Nonlocal Multiple-model Image Denoising / International Journal of Computer Vision 86(1):1~32
S. Gu / 2017 / Weighted Nuclear Norm Minimization and its Applications to Low Level Vision / International Journal of Computer Vision 121(2):183~208
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