論文の概要: Learning Integrodifferential Models for Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10888v2
- Date: Mon, 17 May 2021 09:44:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 23:43:35.224235
- Title: Learning Integrodifferential Models for Image Denoising
- Title(参考訳): 画像デノイジングのための統合的モデル学習
- Authors: Tobias Alt, Joachim Weickert
- Abstract要約: 画像復調のためのエッジエンハンシング異方性拡散モデルの積分微分拡張を導入する。
重み付けされた構造情報を複数のスケールで蓄積することにより,マルチスケール統合による異方性の生成を初めて行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.404339094377319
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce an integrodifferential extension of the edge-enhancing
anisotropic diffusion model for image denoising. By accumulating weighted
structural information on multiple scales, our model is the first to create
anisotropy through multiscale integration. It follows the philosophy of
combining the advantages of model-based and data-driven approaches within
compact, insightful, and mathematically well-founded models with improved
performance. We explore trained results of scale-adaptive weighting and
contrast parameters to obtain an explicit modelling by smooth functions. This
leads to a transparent model with only three parameters, without significantly
decreasing its denoising performance. Experiments demonstrate that it
outperforms its diffusion-based predecessors. We show that both multiscale
information and anisotropy are crucial for its success.
- Abstract(参考訳): 画像復調のためのエッジエンハンシング異方性拡散モデルの積分微分拡張を導入する。
重み付き構造情報を複数のスケールで蓄積することにより,マルチスケール統合による異方性の生成を初めて行う。
コンパクトで洞察力に富み、数学的によく確立されたモデルにモデルベースとデータ駆動アプローチの利点を結合し、パフォーマンスを向上させるという哲学に従っている。
スケール適応重み付けとコントラストパラメータのトレーニング結果を探索し,滑らかな関数による明示的なモデリングを得る。
これにより、3つのパラメータしか持たない透明なモデルが実現される。
実験により、拡散に基づく前駆体よりも優れていることが示された。
マルチスケール情報と異方性の両方がその成功に不可欠であることを示す。
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