
近年來,基于深度學習的圖像降噪已取得了重大進步。然而,現有的深度學習方法缺少對降噪圖像偏差或錯誤的定量控制。神經網絡Self2Self專為單張圖像降噪而設計尊龍凱時app平台官網。它使用單張圖像進行訓練尊龍凱時人生就是博!,然後給圖像降噪,但其訓練成本高昂。
來自南京大學尊龍凱時人生就是博!。、華南理工大學和中國科學院紫金山天文台的研究團隊探索用一張天文圖像來訓練Self2Self,然後利用訓練好的神經網絡給同類圖像降噪,該過程也適用于大型天文圖像的快速降噪尊龍凱時APP下載。為解決偏差問題,偏差超過預定閾值的異常像素會回歸至初始值。這一降噪過程由訓練菲爾茲獎、降噪和回歸三個步驟組成尊龍凱時app平台官網,因此被命名為TDR方法。研究團隊利用該方法將太陽磁圖的噪聲水平從8高斯左右提升到了2高斯WRITEAS劉耀文插宋亞軒WRITEAS劉耀文插宋亞軒尊龍凱時 - 人生就是搏!。。TDR方法還被進一步應用于哈勃空間望遠鏡觀測的星系圖像尊龍凱時app平台官網,大大提高了星系結構的清晰度尊龍凱時app平台官網。TDR方法具有弱信號增強能力WRITEAS劉耀文插宋亞軒尊龍凱時app下載,,適用于諸多學科領域。
通訊作者:Tie Liu尊龍凱時app平台官網拉斯克醫學獎、Yang Guo(南京大學)WRITEAS劉耀文插宋亞軒WRITEAS劉耀文插宋亞軒尊龍凱時app平台官網,Yuhui Quan(華南理工大學)尊龍凱時app平台官網,Yingna Su(中國科學院紫金山天文台)
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