الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: إزالة الضوضاء من الصور
-
التعلم العميق الذاتي الإشراف للتخلص من الضوضاء في تصوير الأوعية الدقيقة بالموجات فوق الصوتية Self-supervised deep learning for denoising in ultrasound microvascular imaging
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Biomedical Signal Processing and Control | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم إطار عمل جديد للتخلص من الضوضاء ذاتية الإشراف لتصوير الأوعية الدقيقة بالموجات فوق الصوتية (UMI) يسمى نصف زاوية إلى نصف زاوية (HA2HA). تتناول هذه الطريقة المشكلة الشائعة لنسبة الإشارة إلى الضوضاء المنخفضة (SNR) في UMI، لا سيما في سيناريوهات التصوير الخالي من التباين أو الأنسجة العميقة، والتي يمكن أن تؤثر على تقدير…
-
دوال الكثافة المثلى للتداخل الموزون في نماذج التعلم Optimal density functions for weighted convolution in learning models
2026 | المؤلف: Simone Cammarasana وآخرون | المجلة: Neurocomputing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم الورقة نهجًا جديدًا يسمى الالتفاف الموزون، والذي يعزز طريقة الالتفاف التقليدية المستخدمة للإشارات على الشبكات المنتظمة، مثل الصور ثنائية الأبعاد. على عكس الالتفاف القياسي الذي يعامل جميع البكسلات المجاورة بشكل متساوٍ، يطبق الالتفاف الموزون دالة كثافة مثالية لتعديل مساهمات البكسلات المجاورة بناءً على مسافتها من البكسل المركزي. يهدف هذا الأسلوب إلى تحسين دقة التقريب…
-
نموذج التباين الكلي من الدرجة العالية المزدوجة لاستعادة الصور تحت الماء Dual High-Order Total Variation Model for Underwater Image Restoration
2026 | المؤلف: Yuemei Li وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Multimedia | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نهجًا جديدًا لتحسين واستعادة الصور تحت الماء (UIER) يعالج القضايا الشائعة مثل تدرج الألوان، والضباب، والتمويه، والإضاءة غير المتساوية، التي تنشأ بسبب امتصاص الضوء وتشتته في الماء. يقدم الأسلوب المقترح إطار عمل متغير موجه بتوجيه من تنظيم عالي الرتبة مزدوج يعتمد على نموذج تشكيل الصورة تحت الماء الموسع (UIFM). على عكس الطرق…
-
الشبكات التنافسية التوليدية مع تحسين الضوضاء وتركيز الإحداثيات الهرمية لتنقية الصور بشكل قوي Generative Adversarial Networks With Noise Optimization and Pyramid Coordinate Attention for Robust Image Denoising
2026 | المؤلف: Minling Zhu وآخرون | المجلة: International Journal of Intelligent Systems | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث نموذج NOP-GAN، وهو نموذج متقدم لإزالة الضوضاء من الصور مصمم لمواجهة تحديات البيئات ذات الضوضاء العالية والهجمات العدائية، والتي غالبًا ما يتم التعامل معها بشكل غير كافٍ من قبل النماذج الحالية. من خلال تعديل مولد إطار الشبكة التنافسية التوليدية (GAN)، يتضمن NOP-GAN بنية U-Net، وخوارزمية تحسين الضوضاء (NOA) التي تعمل أثناء عملية الانتشار…