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DnCNN with Code for Image Denoising

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简介：
本文介绍了一种基于DnCNN算法的图像去噪方法，并提供了相应的代码实现。该方法能有效降低噪声，提高图像质量。 《Beyond a Gaussian Denoiser：基于深度CNN的残差学习图像去噪》原文章及作者GitHub主页包含了详细的文章解读与代码。

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  • DnCNN with Code for Image Denoising
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    本文介绍了一种基于DnCNN算法的图像去噪方法，并提供了相应的代码实现。该方法能有效降低噪声，提高图像质量。 《Beyond a Gaussian Denoiser：基于深度CNN的残差学习图像去噪》原文章及作者GitHub主页包含了详细的文章解读与代码。
     
  • A Closed-Form Solution for Natural Image Matting (With Source Code)
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    本文提出了一种用于自然图像抠图的封闭形式解法，并提供了源代码。该方法在处理复杂背景时表现出色，为图像编辑领域提供了一个高效的解决方案。 Anat Levin的论文《A Closed Form Solution to Natural Image Matting》及源代码提供了一种自然图像抠图问题的封闭形式解法。
     
  • TDV-for-image-denoising：提交用的相关软件
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    TDV-for-image-denoising是一款专为图像去噪设计的软件工具。它利用先进的算法有效去除图像中的噪声，保留细节，提升视觉质量。该软件适用于研究人员及专业人士，助力于高质量图像处理与分析。 高阶图像去噪的总方向变化 作者：S. Parisotto 其他作者：J. Lellmann, S. Masnou 和 C.-B. Schönlieb 版本1.0 日期：2019年1月 这是配套软件，用于支持以下文章： S. Parisotto, J. Lellmann, S. Masnou and C.-B. Schönlieb Higher-Order Total Directional Variation: Imaging Applications SIAM J. Imaging Sci., 13(4), 2063–2104. 请使用以下条目引用此代码： @article{ParLelMasSch2018, author = {{Parisotto}, S. and {Lellmann}, J. and {Masnou}, S. and {Sch{\o}nlieb}, C.-B.,
     
  • Domain Specific CL: Code for NeurIPS 2020 Paper Exploiting Global and Local Features for Medical Image
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    本文为NeurIPS 2020会议提交的论文利用全局和局部特征进行医疗图像分割（有限标注）提供代码实现，探讨了在数据标注不足的情况下如何有效提升医学影像分割精度的方法。 该代码适用于发表在NeurIPS 2020（第34届国际神经信息处理系统会议）上的口头报告论文《带有有限注解的医学图像分割的全局和局部特征的对比学习》。通过提出的使用对比学习的预训练方法，我们仅用两个标记量的数据进行训练就能获得与基准模型相当甚至更优的表现。 研究发现，在医学图像分割任务中，所提出的基于对比性的预训练策略能够结合跨领域的自然知识，并且在性能上超越了基线和其它预训练、半监督及数据增强的方法。此外，论文还提出了局部对比损失函数作为全局损失的扩展形式，通过学习独特的局部级别表示来区分相邻区域，进一步提升了模型的表现力。 最后值得注意的是，所提出的策略可以与现有的半监督方法和数据增强技术相结合使用，在提升准确度方面具有显著的效果。
     
  • Deep Convolutional Networks for Image Super-Resolution Code
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    本代码实现了一种基于深度卷积网络的图像超分辨率技术，能够有效提升低分辨率图像至高分辨率状态，保持细节清晰度。 使用深度卷积网络的图像超分辨率技术代码
     
  • Eye Vasculature Image Segmentation Dataset for Unet + Code + Model + System Interface + Tutorial Videos.zip
    优质
    本资源包提供了一个用于Unet模型的眼血管图像分割数据集、代码、预训练模型及系统界面，并附有教程视频，便于快速入门和应用。 本资源提供配套的视频教程和图文教程，帮助你使用Unet进行眼底图像分割的训练、测试以及界面封装。内容包括Unet原理解析、处理好的训练集与测试集、训练及测试代码，并附带预训练模型，同时将整个流程封装为图形化界面，只需上传图片即可完成预测。 随着生活水平提高，眼科疾病和心脑血管疾病的发病率逐年上升。视网膜血管是这类疾病诊断的重要信息来源之一，其变化可以反映许多早期病理特征。然而，由于眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管结构复杂多变的特点，使得准确分割这些血管变得极具挑战性。 传统方法依赖于人工手动完成视网膜血管的分割工作，不仅耗时且容易受到主观因素的影响。通过使用眼底血管图像自动分割技术可以提高诊断准确性、效率，并促进科学研究和治疗方法改进等方面的发展。
     
  • Stacked Denoising Autoencoder for Learning Useful Representations
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    本论文提出了一种堆叠去噪自编码器模型，用于学习有用的表示方法。通过逐层预训练和微调优化，该模型能够提取数据中的关键特征，提升机器学习性能。 该论文主要论证了无监督学习Sdae算法的有效性，证明它在降低SVM分类算法的分类损失值方面表现出色，并且缩小了与DBN之间的差距，在某些方面甚至超过了DBN的表现。
     
  • Sketch-to-Image-with-GANs
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    Sketch-to-Image-with-GANs 是一种利用生成对抗网络（GANs）将手绘草图转换为逼真图像的技术。该方法能够捕捉并扩展草图中的细节和风格，实现从概念到视觉效果的无缝过渡。 我们团队致力于研究将草图转换为真实人物图像的生成对抗网络（GAN）技术。这项工作不仅让我们深入了解了这类网络的工作原理，并且成功地实施了一个能够依据草图创建逼真生活场景图像的模型。该技术的一个潜在应用是，当犯罪嫌疑人的草图输入到系统中时，可以快速获得与之匹配的真实人物照片，这将极大地帮助执法机构开展相关调查工作。
     
  • Optics Design with CODE V.pdf
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    《Optics Design with CODE V》是一份详尽的手册，专注于使用CODE V软件进行光学设计。它涵盖了从初步概念到最终优化的各种技巧和方法，是光学工程师的重要资源。 光学设计指导书涵盖了理论基础知识，并通过实例分析进行深入讲解。此外还包含使用CODE V软件的快速入门指南。