研究人员开发了一种新颖的无训练框架，用于去除动态成像中的散斑噪声。该方法利用时空隐式神经表示结合感知光圈的最大似然公式，从噪声观测中重建清晰的图像。该方法显式地模拟散斑的空间协方差，使其能够适应不同的瞳孔几何形状而无需重新训练，并采用无矩阵实现进行实际优化。模拟和实验室实验的结果表明，与现有方法相比，空间保真度和时间一致性得到了增强。 AI
影响 该方法可以通过有效去除散斑噪声而无需大量训练数据，从而提高各种应用中的图像质量。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍图像处理新技术的 ist 论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
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- DagsHub
- Gotit.pub
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- Implicit Neural Speckle Denoising
- Influence Flower
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