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【24h】

Edge-preserved neural network model for image restoration

机译:边缘保留的神经网络图像复原模型

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摘要

This paper presents a combined approach for image res- toration with edge-preserving regularization, subband coding, and artificial neural network. The edge information is detected from the source image as a priori knowledge to recover the details and re- duce the ringing artifact of the subband coded image. The multilayer perceptron model is employed to implement the restoration of im- ages.
机译:本文提出了一种具有边缘保留正则化,子带编码和人工神经网络的图像恢复组合方法。从源图像中检测边缘信息作为先验知识,以恢复细节并减少子带编码图像的振铃伪影。多层感知器模型用于实现图像的恢复。

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