TNRD（Trainable Nonlinear Reaction Diffusion）是一个深度学习模型，旨在处理图像去噪和增强任务。 TNRD通过在反应扩散方程的基础上引入可训练的非线性操作，使得图像处理更加高效且效果显著。 可训练性：相较于传统方法，TNRD通过训练数据自动优化参数。 灵活性：适用于多种图像处理任务，包括去噪、超分辨率等。 高效性：在相同的计算资源下，TNRD可以达到更好的性能。 在深度学习快速发展的今天，图像处理已经成为一个热门的研究领域。 传统的图像去噪技 …

TNRD：可训练的非线性反应扩散模型 (TNRD) 是一种深度神经网络，它通过使用非线性前馈架构模拟图像中噪声的扩散来执行去噪。 FC-AIDE：FC-AIDE是一种基于深度学习的图像去噪技术，它使用全卷积神经网络将噪声图像映射到无噪声版本。 该技术通过考虑图像中的周围像素来提高去噪性能。 通过使用正则化技术，去噪性能也得到了增强。 GCBD：生成卷积盲去噪（简称GCBD）。 使用生成对抗网络（GAN）对图像进行“去噪”。 为了生成令人信服的合成图像，GAN 使用一 …

2017年2月24日 · Recently proposed trainable nonlinear reaction diffusion (TNRD) model defines a simple but very effective framework for image denoising. However, as the TNRD model is a local model, the diffusion behavior of which is purely controlled by information of local patches, it is prone to create artifacts in the homogenous regions and over-smooth ...

WezTerm是一款开源的高性能终端工具，由Rust语言实现。 它集成了终端模拟器和多路复用器功能，支持GPU加速渲染和跨平台使用。 WezTerm提供现代化界面和丰富的自定义选项，适合开发者日常工作。 项目托管于GitHub，提供完善的文档支持。 用户可通过GitHub讨论区或Matrix聊天室获取帮助。 这是一个业余项目，请谅解。 有几个支持渠道： 你可以使用 GitHub 问题追踪器 查看是否有人遇到类似问题，或提交新问题。 在我们的 GitHub 讨论区 开始或加入讨论；如果 …

2016年8月1日 · We call this approach TNRD— Trainable Nonlinear Reaction Diffusion. The TNRD approach is applicable for a variety of image restoration tasks by incorporating appropriate reaction force. We demonstrate its capabilities with three representative applications, Gaussian image denoising, single image super resolution and JPEG deblocking.

Trainable Nonlinear Reaction Diffusion: A Flexible Framework for Fast and Effective Image Restoration - unofficial pytorch implementation. This folder is based on https://github.com/kligvasser/xUnit/tree/master/denoising and aim to bring back to life the use of TNRD based architechture.

2017年12月25日 · 本文介绍了TNRD（Trainable Nonlinear Reaction Diffusion）模型及其改进版MSND（Multi-scale Nonlinear Diffusion）。 MSND通过增加缩放尺度扩展了TNRD，适用于高斯和泊松噪声的图像去噪。

本论文在专家领域(Filed of Experts，FoE)图像先验的去噪模型以及可训练的非线性反应扩散模型(Trainable Nonlinear Reaction Diffusion，TNRD)的基础上，引入刻画噪声水平的噪声自适应函数，使之可以自动适应于不同的噪声水平，保证模型可以有效的处理不同噪声水平的莱斯 ...

2015年8月12日 · The TNRD approach is applicable for a variety of image restoration tasks by incorporating appropriate reaction force. We demonstrate its capabilities with three representative applications, Gaussian image denoising, single image super resolution and JPEG deblocking.

2024年8月26日 · Chen等人[18]、[19]提出了一种可训练的非线性反应扩散(TNRD)模型，该模型通过展开固定数量的梯度下降推理步骤来学习专家[14]图像的修正场。 其他一些相关工作可以在[20]、[21]、[22]、[23]、[24]、[25]中找到。