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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,544 - 1,548 (5page)
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Demosaicing and denoising are core processes to obtain a digital color image. Recently, with advancements in deep learning-based image processing, there has been significant interest in research on joint demosaicing and denoising (JDD). In this paper, a JDD neural network composed of two blocks is proposed: a transformer block and a novel convolutional block. The former considers color correlation and the latter, multi-channel multi-kernel convolutional block (MCMK), considers diverse spatial information of image. Experimental results demonstrate that the proposed network effectively restores complicated details of image and suppresses strong noises.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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