論文の概要: NoiseBreaker: Gradual Image Denoising Guided by Noise Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07487v2
- Date: Fri, 31 Jul 2020 13:46:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 20:26:30.112865
- Title: NoiseBreaker: Gradual Image Denoising Guided by Noise Analysis
- Title（参考訳）: ノイズブレーカー:ノイズ解析で導かれるグラデーショナルイメージ
- Authors: Florian Lemarchand, Erwan Nogues and Maxime Pelcat
- Abstract要約: 本稿では,画像中の支配雑音を反復的に検出し,調整したデノイザを用いて除去する段階的なデノイズ戦略を提案する。
本手法は, 遭遇した騒音の性質を把握し, 既存の騒音を新しいノイズ特性で拡張することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.645552640953684
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fully supervised deep-learning based denoisers are currently the most
performing image denoising solutions. However, they require clean reference
images. When the target noise is complex, e.g. composed of an unknown mixture
of primary noises with unknown intensity, fully supervised solutions are
limited by the difficulty to build a suited training set for the problem. This
paper proposes a gradual denoising strategy that iteratively detects the
dominating noise in an image, and removes it using a tailored denoiser. The
method is shown to keep up with state of the art blind denoisers on mixture
noises. Moreover, noise analysis is demonstrated to guide denoisers efficiently
not only on noise type, but also on noise intensity. The method provides an
insight on the nature of the encountered noise, and it makes it possible to
extend an existing denoiser with new noise nature. This feature makes the
method adaptive to varied denoising cases.
- Abstract（参考訳）: 完全な教師付きディープラーニングベースのデノイザは現在、最もパフォーマンスの高いイメージデノイザソリューションである。
しかし、それらはきれいな参照画像を必要とする。
対象雑音が複雑である場合、例えば、未知の一次雑音と未知の強度の混合からなる場合、完全な教師付き解は問題に適したトレーニングセットを構築することの困難さによって制限される。
本稿では,画像中の支配ノイズを反復的に検出し,調整されたデノイザーを用いて除去する漸進的デノイジング戦略を提案する。
この手法は混合雑音に対する美術ブラインドデノイザーの状態に追従することを示す。
さらに, ノイズ解析により, ノイズの種類だけでなく, 騒音強度も効率的に誘導できることを示した。
この手法は、遭遇した雑音の性質についての洞察を提供し、既存のデノイザーを新しいノイズの性質で拡張することができる。
この特徴により、様々なデノイジングケースに適応する。
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