論文の概要: Multiscale Sparsifying Transform Learning for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11265v5
• Date: Sun, 25 Jul 2021 18:16:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 03:41:13.225468
• Title: Multiscale Sparsifying Transform Learning for Image Denoising
• Title（参考訳）: 画像デノイジングのためのマルチスケールスパルサライジング変換学習
• Authors: Ashkan Abbasi, Amirhassan Monadjemi, Leyuan Fang, Hossein Rabbani, Neda Noormohammadi, Yi Zhang
• Abstract要約: 細部部分バンドの分極化を必要とせずに,効率的なマルチスケール手法を考案できることを示す。 研究手法を網羅的に分析・評価し、よく知られた最先端の手法と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.04866867707783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The data-driven sparse methods such as synthesis dictionary learning (e.g., K-SVD) and sparsifying transform learning have been proven effective in image denoising. However, they are intrinsically single-scale which can lead to suboptimal results. We propose two methods developed based on wavelet subbands mixing to efficiently combine the merits of both single and multiscale methods. We show that an efficient multiscale method can be devised without the need for denoising detail subbands which substantially reduces the runtime. The proposed methods are initially derived within the framework of sparsifying transform learning denoising, and then, they are generalized to propose our multiscale extensions for the well-known K-SVD and SAIST image denoising methods. We analyze and assess the studied methods thoroughly and compare them with the well-known and state-of-the-art methods. The experiments show that our methods are able to offer good trade-offs between performance and complexity.
• Abstract（参考訳）: 合成辞書学習(K-SVDなど)やスパース変換学習などのデータ駆動スパース法は,画像復調に有効であることが証明されている。 しかし、それらは本質的に単一スケールであり、最適以下の結果をもたらす可能性がある。 本稿では,ウェーブレットサブバンドミキシングに基づく2つの手法を提案し,シングルとマルチスケールの手法の利点を効率的に組み合わせた。 マルチスケールの効率的な手法は,ディテールサブバンドを記述することなく実現可能であり,実行時間を大幅に削減できることを示す。 提案手法は,まずsparsifying transform learning denoising の枠組みで導出され,その後,よく知られた k-svd および saist image denoising 法に対するマルチスケール拡張を提案する。 研究手法を網羅的に分析・評価し、よく知られた最先端の手法と比較する。 実験の結果,本手法は性能と複雑性のトレードオフを良好に実現できることがわかった。

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