論文の概要: Deep Convolutional Framelet Denoising for Panoramic by Mixed Wavelet
Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10306v1
- Date: Wed, 25 Jan 2023 11:00:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 14:17:55.624270
- Title: Deep Convolutional Framelet Denoising for Panoramic by Mixed Wavelet
Integration
- Title(参考訳): 混合ウェーブレット積分によるパノラマ用深層畳み込みフレームレットデノージング
- Authors: Masoud Shahraki Mohammadi, Seyed Javad Seyed Mahdavi Chabok
- Abstract要約: 本稿では、よりエネルギーを多く有し、u-Netニューラルネットワーク構造を用いるため、波形とダウビー(D4)波長を組み合わせることを提案する。
他のデータセットによる研究によると、ワンウェーブネットワークの有効性は0.5%から1.2%に増加した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Enhancing quality and removing noise during preprocessing is one of the most
critical steps in image processing. X-ray images are created by photons
colliding with atoms and the variation in scattered noise absorption. This
noise causes the graph's quality of medical to decline and, occasionally,
causes it to repeat itself, causing an elevation in the patient's effective
dose. One of the most critical challenges in this area has consistently been
lowering the image noise. Techniques like BM3d, low-pass filters, and
Autoencoder have taken this step. Due to the algorithm's structure and high
repetition rate, neural networks using various architectures have reduced noise
with acceptable results over the past ten years compared to the traditional
BM3D and low-pass filters. The Hankel matrix combined with neural networks is
one of these configurations. The Hankel matrix seeks a local circle by
splitting up individual values into local and non-local components using a
non-local matrix. A non-local matrix can be created using the wave or DCT. This
paper proposes combining the waveform with the Daubechies (D4) wavelength
because it has more energy and uses the u-Net neural network structure, which
uses the waveform alone at each stage. The outcomes were evaluated using the
PSNR and SSIM criteria, and the outcomes were verified by using various waves.
The effectiveness of a one-wave network has increased from 0.5% to 1.2%,
according to studies done on other datasets.
- Abstract(参考訳): 前処理における品質向上とノイズ除去は,画像処理における最も重要なステップのひとつだ。
X線画像は原子と衝突する光子と散乱ノイズ吸収のばらつきによって生成される。
このノイズは、グラフの医学的品質を低下させ、時には自分自身を再発させ、患者が効果的に投与する度合いを上昇させる。
この領域における最も重要な課題の1つは、画像ノイズの低減である。
BM3dやローパスフィルタ、Autoencoderといった技術がこの一歩を踏み出した。
アルゴリズムの構造と繰り返し率が高いため、様々なアーキテクチャを用いたニューラルネットワークは、従来のbm3dフィルタや低パスフィルタに比べて、過去10年間で許容できる結果でノイズを低減している。
ニューラルネットワークと組み合わせたハンケル行列は、これらの構成の1つである。
ハンケル行列は、非局所行列を用いて個々の値を局所成分と非局所成分に分けて局所円を求める。
非局所行列は波動またはDCTを用いて作成することができる。
本稿では,この波形とドーベチ(d4)波長の組み合わせについて,エネルギー量が多いこと,各段階で波形のみを用いるu-netニューラルネットワーク構造を用いることについて述べる。
結果はPSNRとSSIMの基準を用いて評価され,様々な波を用いて検証された。
他のデータセットによる研究によると、1波ネットワークの有効性は0.5%から1.2%に増加した。
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