論文の概要: Spatial-Adaptive Network for Single Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10291v2
• Date: Tue, 14 Jul 2020 02:30:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 02:52:19.507713
• Title: Spatial-Adaptive Network for Single Image Denoising
• Title（参考訳）: 単一画像の空間適応ネットワーク
• Authors: Meng Chang, Qi Li, Huajun Feng, Zhihai Xu
• Abstract要約: 本稿では,効率的な単一画像ブラインドノイズ除去のための空間適応型雑音除去ネットワーク(SADNet)を提案する。 本手法は, 定量的かつ視覚的に, 最先端の復調法を超越することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.643663950015334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous works have shown that convolutional neural networks can achieve good performance in image denoising tasks. However, limited by the local rigid convolutional operation, these methods lead to oversmoothing artifacts. A deeper network structure could alleviate these problems, but more computational overhead is needed. In this paper, we propose a novel spatial-adaptive denoising network (SADNet) for efficient single image blind noise removal. To adapt to changes in spatial textures and edges, we design a residual spatial-adaptive block. Deformable convolution is introduced to sample the spatially correlated features for weighting. An encoder-decoder structure with a context block is introduced to capture multiscale information. With noise removal from the coarse to fine, a high-quality noisefree image can be obtained. We apply our method to both synthetic and real noisy image datasets. The experimental results demonstrate that our method can surpass the state-of-the-art denoising methods both quantitatively and visually.
• Abstract（参考訳）: 前回の研究では、畳み込みニューラルネットワークが画像のノイズ処理において優れたパフォーマンスを達成できることが示されている。 しかし、局所的な強固な畳み込み操作によって制限されるため、これらの手法は過剰な人工物に繋がる。 より深いネットワーク構造はこれらの問題を緩和するが、より多くの計算オーバーヘッドが必要である。 本稿では,効率的な単一画像ブラインドノイズ除去のための空間適応型雑音除去ネットワーク(SADNet)を提案する。 空間テクスチャやエッジの変化に適応するため, 残留空間適応ブロックを設計する。 重み付けのための空間的相関特徴をサンプリングするために変形可能な畳み込みを導入する。 コンテキストブロック付きエンコーダデコーダ構造を導入し、マルチスケール情報をキャプチャする。 粗さから微細なノイズ除去により、高品質なノイズフリー画像を得ることができる。 本手法を合成および実雑音画像データセットに適用する。 実験の結果,本手法は定量的および視覚的に,最先端の弁別法を上回ることができることがわかった。

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