論文の概要: Enhancement of a CNN-Based Denoiser Based on Spatial and Spectral Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15517v1
• Date: Sun, 28 Jun 2020 05:25:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 03:02:11.716244
• Title: Enhancement of a CNN-Based Denoiser Based on Spatial and Spectral Analysis
• Title（参考訳）: 空間・スペクトル解析に基づくcnnベースのデノイザーの強化
• Authors: Rui Zhao, Kin-Man Lam, Daniel P.K. Lun
• Abstract要約: 本稿では,複数のノイズで劣化した画像を1つのモデルで復元する離散ウェーブレットデノイズCNN(WDnCNN)を提案する。 この問題に対処するために、周波数スペクトルの異なる部分から係数を正規化するバンド正規化モジュール(BNM)を提案する。 提案したWDnCNNを評価し,他の最先端のデノイザと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.11994688706024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural network (CNN)-based image denoising methods have been widely studied recently, because of their high-speed processing capability and good visual quality. However, most of the existing CNN-based denoisers learn the image prior from the spatial domain, and suffer from the problem of spatially variant noise, which limits their performance in real-world image denoising tasks. In this paper, we propose a discrete wavelet denoising CNN (WDnCNN), which restores images corrupted by various noise with a single model. Since most of the content or energy of natural images resides in the low-frequency spectrum, their transformed coefficients in the frequency domain are highly imbalanced. To address this issue, we present a band normalization module (BNM) to normalize the coefficients from different parts of the frequency spectrum. Moreover, we employ a band discriminative training (BDT) criterion to enhance the model regression. We evaluate the proposed WDnCNN, and compare it with other state-of-the-art denoisers. Experimental results show that WDnCNN achieves promising performance in both synthetic and real noise reduction, making it a potential solution to many practical image denoising applications.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnn)に基づく画像デノイジング手法は,その高速処理能力と視覚品質の良さから近年広く研究されている。 しかし、既存のCNNベースのデノイザの多くは、空間的領域からイメージを学習し、空間的変動ノイズの問題に悩まされ、実際の画像デノイズタスクにおけるパフォーマンスが制限される。 本稿では,複数のノイズで劣化した画像を1つのモデルで復元する離散ウェーブレットデノイングCNN(WDnCNN)を提案する。 自然画像の内容やエネルギーのほとんどが低周波スペクトルに存在するため、周波数領域の変換係数は高度に不均衡である。 この問題に対処するために、周波数スペクトルの異なる部分から係数を正規化するバンド正規化モジュール(BNM)を提案する。 さらに,bdt(band discriminative training)基準を用いてモデルの回帰性を高める。 提案したWDnCNNを評価し,他の最先端デノイザと比較した。 実験結果から,WDnCNNは合成ノイズ低減と実雑音低減の両面で有望な性能を達成し,多くの実用的な画像復号化アプリケーションに対する潜在的な解決策となることが示された。

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