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2025 conference-paper

The Tenth NTIRE 2025 Image Denoising Challenge Report

30Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : bg, it. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This paper presents an overview of the NTIRE 2025 Image Denoising Challenge ($\sigma=50$), highlighting the proposed methodologies and corresponding results. The primary objective is to develop a network architecture capable of achieving high-quality denoising performance, quantitatively evaluated using PSNR, without constraints on computational complexity or model size. The task assumes independent additive white Gaussian noise (AWGN) with a fixed noise level of 50. A total of 290 participants registered for the challenge, with 20 teams successfully submitting valid results, providing insights into the current state-of-the-art in image denoising.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
The Tenth NTIRE 2025 Image Denoising Challenge Report
Date Crossref
11/06/2025
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Sofia University "St. Kliment Ohridski" pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Pisa pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Trento pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Sofia University &#x201C INSAIT pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • challenge organizers pays non établi dans la notice
    Institution

Sofia University "St. Kliment Ohridski", University of Pisa et University of Trento, avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Image and Signal Denoising MethodsMedical Imaging Techniques and Applications

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