Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Method For Eliminating Contour Errors In Self-Encoder Reconstructed Images

論文の概要: A Method For Eliminating Contour Errors In Self-Encoder Reconstructed Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10584v1
Date: Wed, 25 Jan 2023 13:40:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-26 15:10:50.383048
Title: A Method For Eliminating Contour Errors In Self-Encoder Reconstructed Images
Title（参考訳）: 自己エンコーダ再構成画像における輪郭誤差の除去法
Authors: Yonggang Li, Hao Zhang
Abstract要約: 我々は画像の約10のエッジ情報を生成し、その後、拡張アルゴリズムにより再構成画像のエッジエラー11を微分的に除去する。これは、再構成された画像の12の精度を改善し、元の画像13から異物とノイズを分離するために使用され、より実用的なシーンで視覚化することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.635293987677935
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a self-supervised twin network approach based on this a priori. The method of generating the approximate10 edge information of an image and then differentially eliminating the edge errors11 in the reconstructed image with a dilate algorithm. This is used to improve the12 accuracy of the reconstructed image and to separate foreign matter and noise from13 the original image, so that it can be visualized in a more practical scene
Abstract（参考訳）: 本稿では,これに基づく自己教師型ツインネットワーク手法を提案する。ディレートアルゴリズムにより、画像の近似10エッジ情報を生成し、再構成画像におけるエッジエラー11を差分除去する方法。これは、復元された画像の12の精度を向上させ、元の画像13から異物とノイズを分離するために使用され、より実用的なシーンで可視化できる。

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