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MSR脱モザイクデータセット

MSR脱モザイクデータセット

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Action/Event Detection Classification

Data Structure ? 0M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    私たちは、不完全なカラーフィルタアレイサンプルからカラー画像を再構築するための、機械学習による上色方法を紹介します。

    去色方法は2つの課題を克服する必要があります。

    第一に、自然画像を再構築するために、自然画像の統計データをモデル化し、尊重する必要があります。

    第二に、ノイズがある状況でも良好な性能を発揮する必要があります。

    既存の方法を客観的に評価するために、私たちは画像の去色とノイズ除去の研究に適した自然画像の公共のグラウンドトゥルースデータセットを導入しました。そして、この大規模なデータセットを使用して、去上色の機械学習方法を開発しました。私たちが提案する方法は、数百枚の自然画像の画像とノイズの統計モデルを学習することで、去色の課題を解決します。生成されたモデルは、去色とノイズ除去を同時に行います。

    私たちは、機械学習方法に多くの利点があることを証明しました。

    1、このモデルは、ピーク信号対雑音比(PSNR)や構造的類似度(SSIM)など、ユーザーが指定した性能指標を直接最適化するように訓練されています。

    2、新しいカラーフィルタアレイレイアウトに対しては、このレイアウト上でモデルを再訓練することで対応できます。以前の最先端技術よりも、いくつかの設定で0.7dBのピーク信号対雑音比を向上させ、エッジ、テクスチャ、平滑な領域を忠実に再構築します。

    私たちの結果は、去上色および関連する画像処理アプリケーションにおいて、識別的に訓練された機械学習モデルが比較的少ないエンジニアリング作業で最高の性能を発揮する可能性があることを示しています。

    ×

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