論文の概要: Deep Learning on Image Denoising: An overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13171v4
• Date: Mon, 3 Aug 2020 06:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 21:08:31.848762
• Title: Deep Learning on Image Denoising: An overview
• Title（参考訳）: 画像のDenoisingに関する深層学習: 概観
• Authors: Chunwei Tian, Lunke Fei, Wenxian Zheng, Yong Xu, Wangmeng Zuo, Chia-Wen Lin
• Abstract要約: 画像認知におけるディープテクニックの比較研究を行っている。 まず、付加的な白色雑音画像に対して、深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を分類する。 次に、定量的および定性的な分析の観点から、パブリック・デノゲーション・データセットの最先端の手法を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.07378559622889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning techniques have received much attention in the area of image denoising. However, there are substantial differences in the various types of deep learning methods dealing with image denoising. Specifically, discriminative learning based on deep learning can ably address the issue of Gaussian noise. Optimization models based on deep learning are effective in estimating the real noise. However, there has thus far been little related research to summarize the different deep learning techniques for image denoising. In this paper, we offer a comparative study of deep techniques in image denoising. We first classify the deep convolutional neural networks (CNNs) for additive white noisy images; the deep CNNs for real noisy images; the deep CNNs for blind denoising and the deep CNNs for hybrid noisy images, which represents the combination of noisy, blurred and low-resolution images. Then, we analyze the motivations and principles of the different types of deep learning methods. Next, we compare the state-of-the-art methods on public denoising datasets in terms of quantitative and qualitative analysis. Finally, we point out some potential challenges and directions of future research.
• Abstract（参考訳）: 深層学習技術は画像の雑音化の分野で大きな注目を集めている。 しかし、画像のデノベーションを扱う様々なディープラーニング手法には、かなりの違いがある。 特に、ディープラーニングに基づく判別学習は、ガウス雑音の問題に確実に対処することができる。 深層学習に基づく最適化モデルは実雑音の推定に有効である。 しかし,画像復調のための様々な深層学習手法を要約する研究はほとんど行われていない。 本稿では,画像のデノイジングにおける深い技術の比較研究を行う。 まず、付加的な白色雑音画像に対して深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、実雑音画像に対する深部CNN、ブラインドデノイズ化のための深部CNN、ハイブリッド雑音画像に対する深部CNNを分類し、ノイズ、ぼかし、低解像度画像の組み合わせを表す。 次に,異なるタイプのディープラーニング手法の動機と原則を分析する。 次に、定量的および定性的な分析の観点から、パブリックデノゲーションデータセットの最先端手法を比較した。 最後に、今後の研究の潜在的な課題と方向性を指摘する。

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