Numer: 02/2023 Str. 27
Autorzy: Raksha Ramakotti , Surekha Paneerselvam , Vinoth Kumar.K , Sachin Kumar , Jebarani Evangeline.S :
Tytuł: Analiza możliwości wykorzysyania sieci neuronowych do odszumiania obraziu
Streszczenie: Czyste obrazy poddane przedłużonej transmisji, niewłaściwej akwizycji obrazu lub poddane wielokrotnym zmianom cech prowadzą do zmatowienia obrazu z powodu niechcianych zaszumionych pikseli. Sugeruje to, że jest to poważne zagrożenie w dziedzinie przetwarzania obrazu i widzenia komputerowego. Wraz z ewolucją modeli odszumiania w dziedzinie sieci neuronowych, efektywne usuwanie hałasu stało się osiągalne w scenariuszu czasu rzeczywistego. W niniejszej pracy rozważono dwa podejścia do modelowania hałasu, tj. hałas jako problem odwrotny i hałas jako problem rezydualny. Dokonano tego poprzez skonstruowanie autoenkoderów splotowych i odszumianie sieci splotowych, a ich wydajność w procesie usuwania hałasu oceniane na podstawie stosunku sygnału szczytowego do szumu (PSNR) i wskaźnika podobieństwa strukturalnego (SSIM)
Słowa kluczowe: Modele odszumiania, automatyczne kodery, sieci rezydualne, głębokie uczenie.