fmd（荧光显微镜去噪）数据集-麻将胡了pg电子网站

fmd 全称 fluorescence microscopy denoising，是致力于进行 poisson-gaussian 去噪的数据集。该数据集由 12,000 幅真实的荧光显微镜图像组成。用商用共聚焦显微镜、双光子显微镜和宽视场显微镜从具有代表性的生物样本（细胞、斑马鱼和小鼠脑组织）中获得。数据集使用图像平均技术有效地得到 60,000 幅不同噪声等级的噪声图像和基准真相图像。

该数据集可用于测试去噪算法，是生物医学研究中高质量、实时去噪应用的重要工具。

荧光显微镜使现代生物学取得了巨大的发展。由于其固有的微弱信号，荧光显微镜不仅比摄影噪声大得多，而且还呈现出泊松-高斯噪声，其中泊松噪声或散粒噪声是主要的噪声源。为了获得干净的荧光显微镜图像，非常需要有专门设计用于对荧光显微镜图像进行降噪的有效降噪算法和数据集。虽然存在这样的算法，但没有这样的数据集可用。在本文中，我们通过构建专用于泊松-高斯去噪的数据集 - 荧光显微镜去噪 (fmd) 数据集来填补这一空白。该数据集由 12,000 个真实荧光显微镜图像组成，这些图像使用商业共焦、双光子、宽视野显微镜和代表性生物样本，如细胞、斑马鱼和小鼠脑组织。

				@inproceedings{zhang2018poisson,
    title={a poisson-gaussian denoising dataset with real fluorescence microscopy images},
    author={yide zhang and yinhao zhu and evan nichols and qingfei wang and siyuan zhang and cody smith and scott howard},
    booktitle={cvpr},
    year={2019}
}
			

fmd材料识别数据集[1]，该数数据集包含塑料、金属、皮革、布料等十种物体的图片,改数据集可以用来训练视觉材料分类模型。相关论文：[1] m. cimpoi, s. maji, i. kokkinos, s. mohamed and a. vedaldi. describing textures in the wild[c]. 2014 ieee conference on computer vision and pattern recognition, c..

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