論文の概要: A Patch-based Image Denoising Method Using Eigenvectors of the
Geodesics' Gramian Matrix
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07769v2
- Date: Wed, 2 Feb 2022 04:35:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 13:09:47.108074
- Title: A Patch-based Image Denoising Method Using Eigenvectors of the
Geodesics' Gramian Matrix
- Title（参考訳）: 測地線グラミアン行列の固有ベクトルを用いたパッチベース画像切り離し法
- Authors: Kelum Gajamannage, Randy Paffenroth, Anura P. Jayasumana
- Abstract要約: 本稿では,正確な画像を生成することができる新しい,計算効率の良い画像復号法を提案する。
画像の滑らか性を維持するため、画素ではなく画像から分割されたパッチを入力する。
本稿では,この手法の性能をベンチマーク画像処理法に対して検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034406
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the proliferation of sophisticated cameras in modern society, the demand
for accurate and visually pleasing images is increasing. However, the quality
of an image captured by a camera may be degraded by noise. Thus, some
processing of images is required to filter out the noise without losing vital
image features. Even though the current literature offers a variety of
denoising methods, the fidelity and efficacy of their denoising are sometimes
uncertain. Thus, here we propose a novel and computationally efficient image
denoising method that is capable of producing accurate images. To preserve
image smoothness, this method inputs patches partitioned from the image rather
than pixels. Then, it performs denoising on the manifold underlying the
patch-space rather than that in the image domain to better preserve the
features across the whole image. We validate the performance of this method
against benchmark image processing methods.
- Abstract（参考訳）: 現代社会における高度なカメラの普及に伴い、正確で視覚的な画像の需要が高まっている。
しかし、カメラが捉えた画像の品質はノイズによって劣化する可能性がある。
そのため、重要な画像特徴を損なうことなくノイズをフィルタする処理が必要となる。
現在の文学は様々な論証方法を提供しているが、論証の忠実さと有効性は時として不確かである。
そこで本稿では,精度の高い画像を生成することが可能な,新しい計算効率の高い画像デノイジング手法を提案する。
画像の滑らか性を維持するため、画素ではなく画像から分割されたパッチを入力する。
次に、パッチスペースの基盤となる多様体に対して、イメージドメインよりもデノージングを実行し、イメージ全体の機能をよりよく保存する。
本手法の性能をベンチマーク画像処理法に対して検証する。
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