机译:使用最优传输映射和组合L(1)和L(2)的低光图像增强变分框架 - 百分比化
LIG Nex1 Dept Seeker Opt Gyeonggi Do 13488 South Korea;
Chung Ang Univ Dept Image Seoul 06974 South Korea;
Chung Ang Univ Dept Image Seoul 06974 South Korea;
Chung Ang Univ Dept Image Seoul 06974 South Korea;
LG Elect Dept Mobile SoC Seoul 137893 South Korea;
Chung Ang Univ Dept Image Seoul 06974 South Korea;
Low-light image enhancement; Image restoration; Noise reduction; Total variation; Variational framework;
机译:使用最优传输映射和组合L(1)和L(2)的低光图像增强变分框架 - 百分比化
机译:分辨率增强的雷达/ SAR成像:结合神经网络的变分分析正则化的实验设计框架
机译:分辨率增强的雷达/ SAR成像:结合神经网络的变分分析正则化的实验设计框架
机译:弱光图像增强与注意力图和U-Net网络相结合
机译:一种将传动误差和振动激励减至最小的最佳齿轮设计方法。
机译:使用自然启发算法优化多个DG单元的选址和选型以增强传输系统中的电压分布并降低损耗
机译:分辨率增强的雷达/ SAR成像:结合神经网络的变分分析正则化的实验设计框架