論文の概要: A Critical Analysis of Patch Similarity Based Image Denoising Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10824v1
- Date: Tue, 25 Aug 2020 05:30:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 04:35:53.933951
- Title: A Critical Analysis of Patch Similarity Based Image Denoising Algorithms
- Title（参考訳）: パッチ類似度に基づく画像雑音化アルゴリズムの批判的解析
- Authors: Varuna De Silva
- Abstract要約: イメージデノイングは古典的な信号処理の問題である。
画像復号化のアルゴリズムの多くは、非局所的類似性のパラダイムに焦点を当てている。
本稿では,非局所類似性に基づく画像認識アルゴリズム開発における複数の側面について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image denoising is a classical signal processing problem that has received
significant interest within the image processing community during the past two
decades. Most of the algorithms for image denoising has focused on the paradigm
of non-local similarity, where image blocks in the neighborhood that are
similar, are collected to build a basis for reconstruction. Through rigorous
experimentation, this paper reviews multiple aspects of image denoising
algorithm development based on non-local similarity. Firstly, the concept of
non-local similarity as a foundational quality that exists in natural images
has not received adequate attention. Secondly, the image denoising algorithms
that are developed are a combination of multiple building blocks, making
comparison among them a tedious task. Finally, most of the work surrounding
image denoising presents performance results based on Peak-Signal-to-Noise
Ratio (PSNR) between a denoised image and a reference image (which is perturbed
with Additive White Gaussian Noise). This paper starts with a statistical
analysis on non-local similarity and its effectiveness under various noise
levels, followed by a theoretical comparison of different state-of-the-art
image denoising algorithms. Finally, we argue for a methodological overhaul to
incorporate no-reference image quality measures and unprocessed images (raw)
during performance evaluation of image denoising algorithms.
- Abstract（参考訳）: 画像デノイジングは古典的な信号処理問題であり、過去20年間、画像処理コミュニティで大きな関心を集めてきた。
画像デノイジングのアルゴリズムのほとんどが非局所的類似性のパラダイムに焦点をあてており、類似する近傍の画像ブロックは再構成の基礎を構築するために収集される。
厳密な実験を通じて,非局所的類似性に基づく画像雑音化アルゴリズムの開発について検討する。
第一に、自然画像に存在する基礎的品質としての非局所的類似性の概念は、十分に注目されていない。
第二に、複数のビルディングブロックを組み合わせて開発した画像復調アルゴリズムは、それらの比較が面倒な作業である。
最後に、画像のデノージングに関するほとんどの作業は、デノージング画像と参照画像(加算白色ガウスノイズで摂動する)とのピーク信号対雑音比(psnr)に基づくパフォーマンス結果を示す。
本稿では,非局所的類似性とその様々な雑音レベルにおける有効性に関する統計解析から始まり,それに続いて,異なる最先端画像推定アルゴリズムを理論的に比較する。
最後に,画像分割アルゴリズムの性能評価において,参照なし画像品質尺度と未処理画像(raw)を組み込む手法の見直しを論じる。
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