論文の概要: The Maximum Entropy on the Mean Method for Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10434v4
• Date: Tue, 20 Oct 2020 18:22:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 04:13:58.607838
• Title: The Maximum Entropy on the Mean Method for Image Deblurring
• Title（参考訳）: 画像劣化における平均値法における最大エントロピー
• Authors: Gabriel Rioux, Rustum Choksi, Tim Hoheisel, Pierre Marechal, Christopher Scarvelis
• Abstract要約: Image deblurringは、不適切な逆問題として悪名高い。 本稿では、画像空間上の確率分布のレベルにおいて、正規化に向けてパラダイムをシフトする別のアプローチを提案する。 本手法は,画像の確率密度関数のレベルで作業する平均エントロピーの最大値に基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4518351404598375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image deblurring is a notoriously challenging ill-posed inverse problem. In recent years, a wide variety of approaches have been proposed based upon regularization at the level of the image or on techniques from machine learning. We propose an alternative approach, shifting the paradigm towards regularization at the level of the probability distribution on the space of images. Our method is based upon the idea of maximum entropy on the mean wherein we work at the level of the probability density function of the image whose expectation is our estimate of the ground truth. Using techniques from convex analysis and probability theory, we show that the method is computationally feasible and amenable to very large blurs. Moreover, when images are imbedded with symbology (a known pattern), we show how our method can be applied to approximate the unknown blur kernel with remarkable effects. While our method is stable with respect to small amounts of noise, it does not actively denoise. However, for moderate to large amounts of noise, it performs well by preconditioned denoising with a state of the art method.
• Abstract（参考訳）: Image deblurringは、不適切な逆問題として悪名高い。 近年、画像のレベルにおける正規化や機械学習による技術に基づく様々なアプローチが提案されている。 本稿では,画像空間上の確率分布のレベルでの正則化にパラダイムをシフトする別の手法を提案する。 本手法は,基底真理の推定を期待する画像の確率密度関数のレベルで働く平均値の最大エントロピーの考え方に基づいている。 凸解析と確率論の手法を用いて、この手法は計算可能であり、非常に大きなぼやけを解消できることを示した。 さらに,画像にシンボル(既知のパターン)が埋め込まれた場合,未知のぼやけカーネルの近似にどのように適用できるかを示す。 本手法は, 少量の雑音に対して安定であるが, 能動的に劣化しない。 しかし、中等度から多量のノイズに対して、プレコンディションド・デノゲーション(denoising)を工法の状態とすることで、良好な性能を発揮する。

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