这篇文章是TIP2018年的工作，作者是张凯等人，DnCNN的后续作品，本文的主要思想是将噪声水平reshape成...[作者空间]
现在去噪的方向主要分为三类：一类是将去噪和高级图像任务结合起来，做multi-task；第二类是在噪声上下功夫，尽...[作者空间]
自从何凯明提出Non-local network之后，将非局部思想融入到各种图像任务的作品层出不穷，图像去噪领域也...[作者空间]
这篇文章是ECCV2018年的作品，一个去噪-去马赛克的级联作品，看这篇paper的原因是他的网络结构和我目前所用...[作者空间]
这篇文章是CVPR2018年的作品，商汤科技出品。总得来说这篇文章在性能上并没有什么提示，但是把网络轻量化了，减少...[作者空间]
这篇文章是从arxiv上找到的关于图像去噪的文章，今年7月份才放出来，是哈工大和香港理工的合作作品，看作者里显示香...[作者空间]
18年ECCV的文章，中科大做图像处理的组，这篇文章指出目前存在的图像去噪的方法主要有两种：(a)基于图像内部自相...[作者空间]
本文是2016年NIPS的文章，作者来自南京大学，用卷积和反卷积的结构完成图像恢复，包括去噪和超分。网络结构如下图...[作者空间]
这篇文章是CVPR2018里做图像去噪的文章之一，主要针对的是图像里的盲去噪，也就是指在不知道噪声水平下的去噪。作...[作者空间]
