論文の概要: Image Denoising Using Sparsifying Transform Learning and Weighted
Singular Values Minimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00753v1
- Date: Thu, 2 Apr 2020 00:30:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-17 13:15:49.359363
- Title: Image Denoising Using Sparsifying Transform Learning and Weighted
Singular Values Minimization
- Title（参考訳）: スペーシング変換学習と重み付き特異値最小化による画像認識
- Authors: Yanwei Zhao, Ping Yang, Qiu Guan, Jianwei Zheng, Wanliang Wang
- Abstract要約: 画像デノイング(IDN)処理では、通常、低ランク特性は重要な画像として扱われる。
低ランクの凸緩和近似として、核ノルムに基づくアルゴリズムとその変種が注目されている。
汎用フレームワークにおける画像領域最小化と変換領域の利点を両立させることで、疎性学習変換法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.472473280743767
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In image denoising (IDN) processing, the low-rank property is usually
considered as an important image prior. As a convex relaxation approximation of
low rank, nuclear norm based algorithms and their variants have attracted
significant attention. These algorithms can be collectively called image domain
based methods, whose common drawback is the requirement of great number of
iterations for some acceptable solution. Meanwhile, the sparsity of images in a
certain transform domain has also been exploited in image denoising problems.
Sparsity transform learning algorithms can achieve extremely fast computations
as well as desirable performance. By taking both advantages of image domain and
transform domain in a general framework, we propose a sparsity transform
learning and weighted singular values minimization method (STLWSM) for IDN
problems. The proposed method can make full use of the preponderance of both
domains. For solving the non-convex cost function, we also present an efficient
alternative solution for acceleration. Experimental results show that the
proposed STLWSM achieves improvement both visually and quantitatively with a
large margin over state-of-the-art approaches based on an alternatively single
domain. It also needs much less iteration than all the image domain algorithms.
- Abstract（参考訳）: 画像デノイジング (idn) 処理では、低ランク特性は通常、重要な画像に先立って考慮される。
低ランクの凸緩和近似として、核ノルムに基づくアルゴリズムとその変種が注目されている。
これらのアルゴリズムは集合的にイメージ・ドメイン・ベース・メソッド(英語版)と呼ばれ、共通の欠点は許容できる解に対して大量の反復を必要とすることである。
一方、ある変換領域における画像の空間性は、画像認知問題にも利用されてきた。
sparsity変換学習アルゴリズムは、非常に高速な計算と望ましい性能を達成することができる。
一般フレームワークにおける画像領域と変換領域の利点を両立させることで,IDN問題に対する空間変換学習と重み付き特異値最小化法(STLWSM)を提案する。
提案手法は両領域の優先順位をフル活用することができる。
非凸コスト関数を解くために、加速度の効率的な代替ソリューションも提示する。
実験の結果,提案するstlwsmは,単一領域に基づく最先端アプローチに比べて,視覚的にも定量的にも改善できることがわかった。
また、すべての画像ドメインアルゴリズムよりもずっと少ないイテレーションが必要です。
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