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English(EN) Hybrid-LUT: Channel-Aware Hybrid Lookup Table and Filtering for Efficient Image Denoising

Hybrid-LUT图像去噪方法大幅降低存储需求

研究人员开发了Hybrid-LUT,一种新颖的图像去噪方法,与现有技术相比显著降低了存储需求。通过在YUV色彩空间中对亮度(Y)通道应用多频段查找表,并对色度(UV)通道应用轻量级滤波,Hybrid-LUT仅用421 KB的存储空间即可达到最先进的性能。该方法在真实世界数据集上的表现比以前基于LUT的方法至少高出0.63 dB CPSNR,使其对资源受限的边缘设备非常有效。 AI

影响 该方法提供了一种更有效的图像去噪方法,有望在资源受限的边缘设备上实现更高质量的图像处理。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍一种新的图像去噪技术方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Hybrid-LUT图像去噪方法大幅降低存储需求

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Zhilin Ai, Boyu Li, Sidi Yang, Wenqing Shi, Wenyong Zhou, Binxiao Huang, Chenchen Ding, Ngai Wong ·

    Hybrid-LUT:面向高效图像去噪的通道感知混合查找表和滤波

    arXiv:2608.11646v1 Announce Type: new Abstract: Lookup table (LUT)-based image denoising methods have attracted increasing attention due to their high efficiency and hardware-friendly properties. However, existing RGB-LUT approaches require three identical LUTs to process RGB cha…