Zobrazeno 1 - 10
of 5 625
pro vyhledávání: '"video denoising"'
Autor:
Seets, Trevor, Velten, Andreas
Fluorescence guided surgery (FGS) is a promising surgical technique that gives surgeons a unique view of tissue that is used to guide their practice by delineating tissue types and diseased areas. As new fluorescent contrast agents are developed that
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.09798
Recent advancements in deep learning have shown impressive results in image and video denoising, leveraging extensive pairs of noisy and noise-free data for supervision. However, the challenge of acquiring paired videos for dynamic scenes hampers the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.11256
Autor:
Yu, Xinyuan
Accurate alignment is crucial for video denoising. However, estimating alignment in noisy environments is challenging. This paper introduces a cascading refinement video denoising method that can refine alignment and restore images simultaneously. Be
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.02284
State-of-the-art (SOTA) video denoising methods employ multi-frame simultaneous denoising mechanisms, resulting in significant delays (e.g., 16 frames), making them impractical for real-time cameras. To overcome this limitation, we propose a multi-fu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.06603
Autor:
Bled, Clément, Pitié, François
In recent years, state-of-the-art image and video denoising networks have become increasingly large, requiring millions of trainable parameters to achieve best-in-class performance. Improved denoising quality has come at the cost of denoising speed,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.03904
Autor:
Park, Jaewan, Kushwaha, Shashank, He, Junyan, Koric, Seid, Liu, Qibang, Jasiuk, Iwona, Abueidda, Diab
Metamaterials, synthetic materials with customized properties, have emerged as a promising field due to advancements in additive manufacturing. These materials derive unique mechanical properties from their internal lattice structures, which are ofte
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.13908
Autor:
Aiyetigbo, Mary, Korte, Alexander, Anderson, Ethan, Chalhoub, Reda, Kalivas, Peter, Luo, Feng, Li, Nianyi
In this paper, we introduce a novel unsupervised network to denoise microscopy videos featured by image sequences captured by a fixed location microscopy camera. Specifically, we propose a DeepTemporal Interpolation method, leveraging a temporal sign
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.12163
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.