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Ponencia
 

Denoising y descompresión conjuntos de imágenes usando redes neuronales convolucionales como regularizadores


Por:
González, Mario enviar el email al autor Universidad de La República (Uruguay)

Colaboradores:
González, Mario Orientador/a
Musé, Pablo Orientador/a

Publicado en: 2018

Este trabajo forma parte del evento:
Jornadas de Jóvenes Investigadores AUGM (26º : 2018 : Mendoza, Argentina)
A 100 años de la Reforma Universitaria: saber te hace libre

Realizado en la fecha: 17, 18 y 19 de Octubre de 2018
Parte de la mesa: 019 Eje temático n° 19: Matemática aplicada


Resumen:
Español

Los esquemas de compresión wavelet tales como el JPEG2000 o el standard CCSDS (para satélites de muy alta resolución) llevan a la aparición de artefactos visuales muy específicos debido a la cuantificación de los coeficientes wavelet. Éstos tienen una estructura espacial muy correlacionada que hace que sean difíciles de remover por algoritmos de denoising clásicos. En este trabajo, proponemos un esquema de denoising y descompresión conjuntos, basado en plug-and-play ADMM, que combina un término de ajuste a datos que modela la cuantificación de coeficientes wavelet y un prior de imágenes naturales implícito contenido en una red neuronal convolucional de denoising del estado del arte



Disciplinas:
Ciencias e Investigación - Matemática


Palabras clave :
Denoising - Wavelets - Redes neuronales


Descriptores:
MATEMÁTICA - COMPRENSIÓN - IMÁGENES




Cómo citar este trabajo:


González, Mario. (2018). Denoising y descompresión conjuntos de imágenes usando redes neuronales convolucionales como regularizadores.
Ponencia Mendoza, .
Dirección URL del informe: /13183.
Fecha de consulta del artículo: 05/12/20.
 
 


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