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学习自适应参数调优的图像处理( Learning Adaptive Parameter Tuning for Image Processing )
J Dong I Frosio J Kautz Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition
图像特征的非平稳性要求基于局部图像内容的自适应处理。在自适应图像处理中,我们提出了一种简单灵活的学习参数局部调谐的方法:从图像中提取简单的局部特征,并学习这些特征与最优滤波参数之间的关系。通过在训练集上优化用户定义的代价函数(任何图像质量度量)来执行学习。我们将该方法应用于三个经典问题(去噪、去马赛克和去模糊),并证明了所学习的参数调制策略的有效性。我们还表明,这些策略与来自文献的理论结果是一致的。
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