去噪是成像中最古老的问题之一。在过去的十年里,去噪算法的质量已经达到了惊人的水平——几乎和我们所希望的一样好。关于这个主题的论文有几千篇,它们的范围很广,方法也很多样,所以把它们按一定的顺序排列(就像我将要做的那样)既有用又具有挑战性。我将描述这类一般的运算符,以及它们的特殊之处。我认为去噪仍然很重要,不仅仅是作为一个去噪的过程,尤其是现在作为一个核心引擎和构建模块,在成像、逆问题和机器学习等更复杂的任务中。

地址: https://isl.stanford.edu/talks/talks/2022q1/peyman-milanfar/

成为VIP会员查看完整内容
36

相关内容

专知会员服务
72+阅读 · 2021年6月12日
【斯坦福CS224N硬核课】 问答系统,陈丹琦讲解,79页ppt
专知会员服务
72+阅读 · 2021年2月23日
【AAAI2021】预训练语言模型最新进展,附113页ppt和视频
专知会员服务
64+阅读 · 2021年2月23日
视频行为识别年度进展
深度学习大讲堂
34+阅读 · 2017年6月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Sensitivity of sparse codes to image distortions
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
21+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
25+阅读 · 2018年8月19日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员