Zobrazeno 1 - 10
of 1 037
pro vyhledávání: '"poisson noise"'
Autor:
Khang Wen Goh, Sugiyarto Surono, M. Y. Firza Afiatin, K. Robiatul Mahmudah, Nursyiva Irsalinda, Mesith Chaimanee, Choo Wou Onn
Publikováno v:
Emerging Science Journal, Vol 8, Iss 2, Pp 592-602 (2024)
Deep learning, specifically the Convolutional Neural Network (CNN), has been a significant technology tool for image processing and human health. CNNs, which mimic the working principles of the human brain, can learn robust representations of images.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/15705a347de4442a8e2cd81356f15e89
Autor:
Veli Baysal
Publikováno v:
Engineering Science and Technology, an International Journal, Vol 57, Iss , Pp 101822- (2024)
The information encoding mechanism of the neuronal system is quite complex and is sensitive to environmental conditions. Neuronal noise, especially synaptic random inputs, is a natural part of the brain. Theoretical and experimental studies have reve
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9071ae6db88149609ddb34331248be77
Autor:
Xiaoben Jiang, Dawei Yang, Li Feng, Yu Zhu, Mingliang Wang, Yinzhou Feng, Chunxue Bai, Hao Fang
Publikováno v:
Frontiers in Medicine, Vol 11 (2024)
IntroductionDeep learning-based methods can promote and save critical time for the diagnosis of pneumonia from computed tomography (CT) images of the chest, where the methods usually rely on large amounts of labeled data to learn good visual represen
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b98a9cbe96b24793b6bb0a321a281034
Publikováno v:
Радіоелектронні і комп'ютерні системи, Vol 0, Iss 3, Pp 91-100 (2023)
The subject matter is lossy compression using the BPG encoder for medical images with varying levels of visual complexity, which are corrupted by Poisson noise. The goal of this study is to determine the optimal parameters for image compression and s
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/076cfa5ef27240ebb302599d4a403bb0
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Frontiers in Computer Science, Vol 5 (2023)
In this paper, we aim to segment an image degraded by blur and Poisson noise. We adopt a smoothing-and-thresholding (SaT) segmentation framework that finds a piecewise-smooth solution, followed by k-means clustering to segment the image. Specifically
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9598296776364d1894614672984afcdf
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.