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Deep Learning for Image Denoising
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
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- 통권
- Vol.7 No.3 (2014.06)바로가기
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- 페이지
- pp.171-180
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A231059
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Deep learning is an emerging approach for finding concise, slightly higher level representations of the inputs, and has been successfully applied to many practical learning problems, where the goal is to use large data to help on a given learning task. We present an algorithm for image denoising task defined by this model, and show that by training on large image databases we are able to outperform the current state-of-the-art image denoising methods.
목차
Abstract
1. Introduction
2. The Model
3. Learning to Denoise
3.1. Feature Learning
3.2. Image Restoration
4. Experiments
5. Conclusion and Future Work
References
키워드
deep learning image denoising denoising auto-encoder저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4254
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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