論文の概要: A Comprehensive Comparison of Multi-Dimensional Image Denoising Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03462v1
- Date: Fri, 6 Nov 2020 16:28:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 05:27:15.252986
- Title: A Comprehensive Comparison of Multi-Dimensional Image Denoising Methods
- Title（参考訳）: 多次元画像復調手法の総合的比較
- Authors: Zhaoming Kong, Xiaowei Yang and Lifang He
- Abstract要約: 合成と実世界の両方のデータセットで60以上の手法を比較した。
単純な行列ベースのアルゴリズムは、テンソルと同じような結果が得られることを示す。
合成ガウスノイズで訓練されたいくつかのモデルは、実世界のカラー画像とビデオデータセットに最先端のパフォーマンスを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.702885691557638
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Filtering multi-dimensional images such as color images, color videos,
multispectral images and magnetic resonance images is challenging in terms of
both effectiveness and efficiency. Leveraging the nonlocal self-similarity
(NLSS) characteristic of images and sparse representation in the transform
domain, the block-matching and 3D filtering (BM3D) based methods show powerful
denoising performance. Recently, numerous new approaches with different
regularization terms, transforms and advanced deep neural network (DNN)
architectures are proposed to improve denoising quality. In this paper, we
extensively compare over 60 methods on both synthetic and real-world datasets.
We also introduce a new color image and video dataset for benchmarking, and our
evaluations are performed from four different perspectives including
quantitative metrics, visual effects, human ratings and computational cost.
Comprehensive experiments demonstrate: (i) the effectiveness and efficiency of
the BM3D family for various denoising tasks, (ii) a simple matrix-based
algorithm could produce similar results compared with its tensor counterparts,
and (iii) several DNN models trained with synthetic Gaussian noise show
state-of-the-art performance on real-world color image and video datasets.
Despite the progress in recent years, we discuss shortcomings and possible
extensions of existing techniques. Datasets and codes for evaluation are made
publicly available at https://github.com/ZhaomingKong/Denoising-Comparison.
- Abstract（参考訳）: カラー画像,カラービデオ,マルチスペクトル画像,磁気共鳴画像などの多次元画像のフィルタリングは,有効性と効率の両面で困難である。
画像の非局所的自己相似性(nlss)特性と変換領域におけるスパース表現の活用により,ブロックマッチングと3次元フィルタリング(bm3d)に基づく手法は,高い分別性能を示す。
近年,様々な正規化項,変換,高度なディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを持つ多くの新しいアプローチが提案されている。
本稿では,合成データセットと実世界のデータセットを60以上の手法で比較する。
また,ベンチマークのための新しいカラー画像と映像データセットを導入し,定量的指標,視覚効果,人格評価,計算コストの4つの視点から評価を行った。
包括的な実験は
(i)様々なタスクにおけるbm3dファミリーの有効性と効率について
(ii)単純な行列ベースのアルゴリズムは、テンソルと同じような結果が得られる。
3)合成ガウス雑音で訓練したDNNモデルは,実世界のカラー画像とビデオデータセット上で最先端の性能を示す。
近年の進歩にもかかわらず、既存の技術の欠点と拡張の可能性について論じる。
データセットと評価のためのコードはhttps://github.com/ZhaomingKong/Denoising-Comparison.comで公開されている。
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