論文の概要: Variational Denoising Network: Toward Blind Noise Modeling and Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1908.11314v5
• Date: Fri, 1 Sep 2023 04:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 17:55:01.040740
• Title: Variational Denoising Network: Toward Blind Noise Modeling and Removal
• Title（参考訳）: 変分Denoising Network:Blindノイズモデリングと除去に向けて
• Authors: Zongsheng Yue, Hongwei Yong, Qian Zhao, Lei Zhang and Deyu Meng
• Abstract要約: ブラインド画像のデノイングはコンピュータビジョンにおいて重要な問題であるが、非常に難しい問題である。 本稿では,ノイズ推定と画像デノーミングを併用した新しい変分推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.36166491196973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Blind image denoising is an important yet very challenging problem in computer vision due to the complicated acquisition process of real images. In this work we propose a new variational inference method, which integrates both noise estimation and image denoising into a unique Bayesian framework, for blind image denoising. Specifically, an approximate posterior, parameterized by deep neural networks, is presented by taking the intrinsic clean image and noise variances as latent variables conditioned on the input noisy image. This posterior provides explicit parametric forms for all its involved hyper-parameters, and thus can be easily implemented for blind image denoising with automatic noise estimation for the test noisy image. On one hand, as other data-driven deep learning methods, our method, namely variational denoising network (VDN), can perform denoising efficiently due to its explicit form of posterior expression. On the other hand, VDN inherits the advantages of traditional model-driven approaches, especially the good generalization capability of generative models. VDN has good interpretability and can be flexibly utilized to estimate and remove complicated non-i.i.d. noise collected in real scenarios. Comprehensive experiments are performed to substantiate the superiority of our method in blind image denoising.
• Abstract（参考訳）: ブラインド画像の切り離しは、実画像の複雑な取得プロセスのため、コンピュータビジョンにおいて非常に難しい問題である。 本研究では,ノイズ推定と画像デノージングの両方をユニークなベイズフレームワークに統合し,ブラインド画像デノージングを行う新しい変分推定法を提案する。 具体的には、本質的なクリーン画像とノイズ分散を入力雑音画像に条件付けられた潜在変数として、ディープニューラルネットワークによってパラメータ化された近似後段を示す。 この後方は、関連する全てのハイパーパラメータに対して明示的なパラメトリック形式を提供するため、テストノイズ画像に対する自動ノイズ推定を伴うブラインド画像に容易に実装することができる。 一方、他のデータ駆動型深層学習法と同様に、我々の手法、すなわち変分復調ネットワーク(VDN)は、その明示的な表現形式により効率的に復調を行うことができる。 一方、vdnは従来のモデル駆動アプローチ、特に生成モデルの優れた一般化能力の利点を継承している。 VDNは高い解釈性を持ち、実シナリオで収集された複雑な非I.d.ノイズを推定・除去するために柔軟に利用することができる。 ブラインド画像復調における手法の優位性を確認するための総合的な実験を行った。

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