論文の概要: Unsupervised Image Restoration Using Partially Linear Denoisers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06164v2
- Date: Tue, 30 Mar 2021 13:56:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-30 17:10:57.677168
- Title: Unsupervised Image Restoration Using Partially Linear Denoisers
- Title（参考訳）: 部分線形デノイザを用いた教師なし画像復元
- Authors: Rihuan Ke and Carola-Bibiane Sch\"onlieb
- Abstract要約: 本稿では, 非線形画像依存写像, 線形雑音依存項, 残差項の和として分解可能な構造付きデノイザのクラスを提案する。
雑音が平均値と既知分散度をゼロとする条件下では,ノイズのみを学習できることを示す。
本手法は, 学習にクリーンな画像を必要としない, 教師なし, 自己監督型ディープ・デノゲーション・モデルよりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3061446605472558
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural network based methods are the state of the art in various image
restoration problems. Standard supervised learning frameworks require a set of
noisy measurement and clean image pairs for which a distance between the output
of the restoration model and the ground truth, clean images is minimized. The
ground truth images, however, are often unavailable or very expensive to
acquire in real-world applications. We circumvent this problem by proposing a
class of structured denoisers that can be decomposed as the sum of a nonlinear
image-dependent mapping, a linear noise-dependent term and a small residual
term. We show that these denoisers can be trained with only noisy images under
the condition that the noise has zero mean and known variance. The exact
distribution of the noise, however, is not assumed to be known. We show the
superiority of our approach for image denoising, and demonstrate its extension
to solving other restoration problems such as blind deblurring where the ground
truth is not available. Our method outperforms some recent unsupervised and
self-supervised deep denoising models that do not require clean images for
their training. For blind deblurring problems, the method, using only one noisy
and blurry observation per image, reaches a quality not far away from its fully
supervised counterparts on a benchmark dataset.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークに基づく手法は、様々な画像復元問題の最先端技術である。
標準教師付き学習フレームワークでは、復元モデルの出力と基底真理との間の距離を最小限に抑えるために、ノイズの測定とクリーン画像対が必要となる。
しかし、地上の真実のイメージはしばしば、現実世界のアプリケーションで入手するために利用できないか、非常に高価である。
非線形画像依存写像、線形ノイズ依存項、および少ない残差項の和として分解可能な構造的デノイザのクラスを提案することにより、この問題を回避する。
その結果,ノイズの平均と既知のばらつきがゼロである条件下で,ノイズ画像のみを訓練できることがわかった。
しかし、ノイズの正確な分布は分かっていない。
本稿では,画像のデノライゼーション手法の優位性を示し,その拡張をブラインドデブロリングなどの他の修復問題に拡張し,根拠真理が得られないことを示す。
本手法は,最近の非教師なし,自己教師なしのディープデノイジングモデルよりも優れており,トレーニングにクリーンな画像を必要としない。
ブラインドデブラリング問題に対しては、画像毎に1つのノイズとぼやけた観察のみを使用して、ベンチマークデータセットで完全に教師付きのものから遠くない品質に到達する。
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