論文の概要: A Set-Theoretic Study of the Relationships of Image Models and Priors for Restoration Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12985v1
• Date: Sun, 29 Mar 2020 09:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 13:23:30.063451
• Title: A Set-Theoretic Study of the Relationships of Image Models and Priors for Restoration Problems
• Title（参考訳）: 修復問題に対する画像モデルと事前値の関係に関する集合論的研究
• Authors: Bihan Wen, Yanjun Li, Yuqi Li, and Yoram Bresler
• Abstract要約: 画像復元における各画像モデルの有効性について検討する。 分析結果と一致するデノイング結果を比較した。 モデルに基づく手法を用いて,深層学習法で不必要に活用される画像特性を定量的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.956580494340166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image prior modeling is the key issue in image recovery, computational imaging, compresses sensing, and other inverse problems. Recent algorithms combining multiple effective priors such as the sparse or low-rank models, have demonstrated superior performance in various applications. However, the relationships among the popular image models are unclear, and no theory in general is available to demonstrate their connections. In this paper, we present a theoretical analysis on the image models, to bridge the gap between applications and image prior understanding, including sparsity, group-wise sparsity, joint sparsity, and low-rankness, etc. We systematically study how effective each image model is for image restoration. Furthermore, we relate the denoising performance improvement by combining multiple models, to the image model relationships. Extensive experiments are conducted to compare the denoising results which are consistent with our analysis. On top of the model-based methods, we quantitatively demonstrate the image properties that are inexplicitly exploited by deep learning method, of which can further boost the denoising performance by combining with its complementary image models.
• Abstract（参考訳）: 画像先行モデリングは、画像回復、計算画像、圧縮センシング、その他の逆問題において重要な問題である。 近年,スパースモデルやローランクモデルなど,複数の有効な先行モデルを組み合わせたアルゴリズムは,様々なアプリケーションにおいて優れた性能を示している。 しかし、一般的な画像モデル間の関係は不明確であり、それらの関係を実証する理論は一般には存在しない。 本稿では,アプリケーションと画像の事前理解のギャップを埋めるため,画像モデルに関する理論的解析を行い,スパーシティ,グループ間スパース性,関節スパース性,低ランク性などについて述べる。 画像復元における各画像モデルの有効性を系統的に検討する。 さらに,複数のモデルと画像モデルの関係を組み合わせることにより,雑音化性能の向上を図る。 解析結果と一致した分別結果を比較するため,広範な実験を行った。 モデルベース手法に加えて,深層学習法によって不自然に悪用される画像特性を定量的に示し,その補完的画像モデルと組み合わせることで,ノイズ除去性能をさらに高めることができることを示す。

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