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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.creator | Pires, Rafael G. | - |
Autor(es): dc.creator | Santos, Daniel S. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Souza, Gustavo B. | - |
Autor(es): dc.creator | Levada, Alexandre L. M. | - |
Autor(es): dc.creator | Papa, João Paulo [UNESP] | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:32:54Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:32:54Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-01-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-30493-5_46 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/201210 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/201210 | - |
Descrição: dc.description | During the image acquisition process, some level of noise is usually added to the data mainly due to physical limitations of the sensor, and also regarding imprecisions during the data transmission and manipulation. Therefore, the resultant image needs to be further processed for noise attenuation without losing details. In this work, we attempt to denoise images using the advantage of sparse-based encoding and deep networks. Experiments on public images corrupted by different levels of Gaussian noise support the effectiveness of the proposed approach concerning some state-of-the-art image denoising approaches. | - |
Descrição: dc.description | UFSCar - Federal University of São Carlos | - |
Descrição: dc.description | UNESP - São Paulo State University, Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01 | - |
Descrição: dc.description | UNESP - São Paulo State University, Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01 | - |
Formato: dc.format | 471-482 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Título: dc.title | A Sparse Filtering-Based Approach for Non-blind Deep Image Denoising | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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