論文の概要: Structured and Localized Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09261v1
• Date: Tue, 16 Jun 2020 15:43:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 18:52:01.509028
• Title: Structured and Localized Image Restoration
• Title（参考訳）: 構造化・局所化画像復元
• Authors: Thomas Eboli, Alex Nowak-Vila, Jian Sun, Francis Bach, Jean Ponce, Alessandro Rudi
• Abstract要約: 本稿では,局所的構造予測と非線形マルチタスク学習のアイデアを活用した画像復元手法を提案する。 平均二乗およびユークリッド標準誤差に基づいて対応するエネルギーのアルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 141.75042935077465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach to image restoration that leverages ideas from localized structured prediction and non-linear multi-task learning. We optimize a penalized energy function regularized by a sum of terms measuring the distance between patches to be restored and clean patches from an external database gathered beforehand. The resulting estimator comes with strong statistical guarantees leveraging local dependency properties of overlapping patches. We derive the corresponding algorithms for energies based on the mean-squared and Euclidean norm errors. Finally, we demonstrate the practical effectiveness of our model on different image restoration problems using standard benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,局所構造予測と非線形マルチタスク学習のアイデアを活用した画像復元手法を提案する。 我々は,事前に収集した外部データベースから復元すべきパッチとクリーンパッチの間の距離を計測する用語の和で正規化したペナリゼーションエネルギー関数を最適化する。 得られた推定器は、重複するパッチの局所的な依存性特性を活用する強力な統計的保証を備える。 平均二乗およびユークリッド標準誤差に基づいて対応するエネルギーのアルゴリズムを導出する。 最後に, 標準ベンチマークを用いて, 異なる画像復元問題に対するモデルの実効性を示す。

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