دانلود مقاله انگلیسی رایگان:بازخوانی تصویر دقیق برای از بین بردن سر و صدای چند منظوره با استفاده از یادگیری نیمه نگهدارنده با داده های بزرگ - 2018

دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی

کارابرن عزیز، مقالات isi بالاترین کیفیت ترجمه را دارند، ترجمه آنها کامل و دقیق می باشد (محتوای جداول و شکل های نیز ترجمه شده اند) و از بهترین مجلات isi انتخاب گردیده اند. همچنین تمامی ترجمه ها دارای ضمانت کیفیت بوده و در صورت عدم رضایت کاربر مبلغ عینا عودت داده خواهد شد.

پشتیبانی
اپلیکشن اندروید
آرشیو مقالات
ورود اعضا
توجه توجه توجه !!!!
تمامی مقالات ترجمه شده ، انگلیسی و کتاب های این سایت با دقت تمام انتخاب شده اند. در انتخاب مقالات و کتاب ها پارامترهای جدید بودن، پر جستجو بودن، درخواست کاربران ، تعداد صفحات و ... لحاظ گردیده است. سعی بر این بوده بهترین مقالات در هر زمینه انتخاب و در اختیار شما کاربران عزیز قرار گیرد. ضمانت ما، کیفیت ماست.
نرم افزار winrar

از نرم افزار winrar برای باز کردن فایل های فشرده استفاده می شود. برای دانلود آن بر روی لینک زیر کلیک کنید
دانلود

پیوندهای کاربردی
پیوندهای مرتبط
دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Highly Accurate Image Reconstruction for Multimodal Noise Suppression Using Semisupervised Learning on Big Data Highly Accurate Image Reconstruction for Multimodal Noise Suppression Using Semisupervised Learning on Big Data
    Highly Accurate Image Reconstruction for Multimodal Noise Suppression Using Semisupervised Learning on Big Data

    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Highly Accurate Image Reconstruction for Multimodal Noise Suppression Using Semisupervised Learning on Big Data


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    بازخوانی تصویر دقیق برای از بین بردن سر و صدای چند منظوره با استفاده از یادگیری نیمه نگهدارنده با داده های بزرگ


    منبع:

    IEEE - Content may change prior to final publication: Citation information: DOI 10:1109/TMM:2018:2820910, IEEE Transactions on Multimedia


    نویسنده:

    Bo-Hao Chen,Jia-Li Yin, Ying Li


    چکیده انگلیسی:

    Impulse noise corruption in digital images frequently occurs because of errors generated by noisy sensors or communication channels, such as faulty memory locations in devices, malfunctioning pixels within a camera, or bit errors in transmission. Although recently developed big data streaming enhances the viability of video communication, visual distortions in images caused by impulse noise corruption can negatively affect video communication applications. Additionally, sparsity, density, and multimodality in large volumes of noisy images have often been ignored in recent studies, whereas these issues have become important because of the increasing viability of video communication services. To effectively eliminate the visual effects generated by the impulse noise from the corrupted images, this study proposes a novel model that uses a devised cost function involving semisupervised learning based on a large amount of corrupted image data with a few labeled training samples. The proposed model qualitatively and quantitatively outperforms the existing state-of-the-art image reconstruction models in terms of the denoising effect.
    Index Terms: Noise removal, big image data, semisupervised learning


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 12
    حجم فایل: 4824 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




آرشیو کامل مقالات

اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

این مقاله را در فیس بوک به اشتراک بگذارید این مقاله را در توییتر به اشتراک بگذارید این مقاله را در لینکداین به اشتراک بگذارید این مقاله را در گوگل پلاس به اشتراک بگذارید این مقاله را در زینگ به اشتراک بگذارید این مقاله را در تلگرام به اشتراک بگذارید

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
داده-های-بزرگ
موضوعات
footer