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Ponencia |
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Denoising y descompresión conjuntos de imágenes usando redes neuronales convolucionales como regularizadores
Por:
Universidad de La República (Uruguay)
Colaboradores:
Publicado en:
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Resumen:
Español
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
Disciplinas:
Ciencias e Investigación - Matemática
Palabras clave :
Denoising - Wavelets - Redes neuronales
Descriptores:
MATEMÁTICA - COMPRENSIÓN - IMÁGENES
Cómo citar este trabajo:
González, Mario.
(2018).
Denoising y descompresión conjuntos de imágenes usando redes neuronales convolucionales como regularizadores.
Ponencia
Mendoza, .
Dirección URL del informe: /13183.
Fecha de consulta del artículo: 20/05/22.
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