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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.7 No.4
- 발행연도
- 2018.8
- 수록면
- 296 - 304 (9page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2018.7.4.296
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There have been many discriminative learning methods using convolutional neural networks (CNN) for image restoration problems, which learn the mapping function from a degraded input to the clean output. In this paper, we propose a self-ensemble method that can find enhanced restoration results from the multiple trials of a trained CNN with different but related inputs. Specifically, it is noted that the CNN sometimes finds different mapping functions when the input is transformed by a reversible transform and thus produces different but related outputs with the original. Hence averaging the outputs for several different transformed inputs can enhance the results as evidenced by the network ensemble methods. Unlike the conventional ensemble approaches that require several networks, the proposed method needs only a single network. Experimental results show that adding an additional transform usually brings additional gain on image denoising and artifacts removal problems.
목차
Abstract
1. Introduction
2. The Proposed Scheme
3. Experimental Results
5. Conclusion
References
참고문헌 (38)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - L. I. Rudin / 1992 / Nonlinear total variation based noise removal algorithms / Physica D: Nonlinear Phenomena 60 (1-4) : 259 ~ 268
[학술지(정기간행물)] - S. Osher / 2005 / An iterative regularization method for total variation-based image restoration / Multiscale Modeling & Simulation 4 (2) : 460 ~ 489
[학술대회논문] - Y. Weiss / 2007 / What makes a good model of natural images? / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) : 1 ~ 8
[학술지(정기간행물)] - S. G. Chang / 2000 / Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression / IEEE Transactions on Image Processing 9 (9) : 1532 ~ 1546
[학술지(정기간행물)] - N. Remenyi / 2014 / Image denoising with 2d scale-mixing complex wavelet transforms / IEEE Transactions on Image Processing 23 (12) : 5165 ~ 5174
[학술지(정기간행물)] - S. Osher / 2005 / An iterative regularization method for total variation-based image restoration / Multiscale Modeling & Simulation 4 (2) : 460 ~ 489
[학술대회논문] - Y. Weiss / 2007 / What makes a good model of natural images? / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) : 1 ~ 8
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[학술지(정기간행물)] - N. Remenyi / 2014 / Image denoising with 2d scale-mixing complex wavelet transforms / IEEE Transactions on Image Processing 23 (12) : 5165 ~ 5174
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