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Partially Committed
[Review] Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learnung for Deep CNN for Image Denoising (IEEE 2017)
1. Introduction Image denoising 의 기본적인 목적은 noisy observation y 로부터 깨끗한 이미지 x 를 얻어내는 것이다. ( y = x +v ) 이때 v 는 AWGN(additive white Gaussian noise with standard deviation) 으로 가정한다. 본 논문에서 제안하는 DnCNN 모델은 image denoising 을 plain discriminative learning problem 으로 간주한다. 이는 noisy image 로부터 noise 를 feed-forward convolutional neural network 로 분리하고자 한다는 것이다. CNN 을 사용하는 이유는 아래와 같다. 1. deep 한 CNN 구조는 이미지의 특..
[Review] Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement (CVPR2020)
Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low Light Image Enhancement (CVPR 2020) * Low - light Enhancement 0. Abstract 위 논문은 Zero-Reference Deep Curve Estimation(Zero-DCE) 방법을 제시한다. 해당 방법은 light - enhancement 를 deep network 를 이용한 image-specific curve estimation dask 로 formulate 한다. dynamic range 로 주어진 image 를 조정하기 위해 pixel-wise 및 high-order fcurve 를 추정한다. curve estimation 은 pixel 값 범위, monotonic..