Fugu-MT 論文翻訳(概要): Image Denoising by Gaussian Patch Mixture Model and Low Rank Patches

論文の概要: Image Denoising by Gaussian Patch Mixture Model and Low Rank Patches

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10290v1
Date: Fri, 20 Nov 2020 09:28:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 06:08:33.926998
Title: Image Denoising by Gaussian Patch Mixture Model and Low Rank Patches
Title（参考訳）: ガウスパッチ混合モデルと低ランクパッチによる画像の雑音化
Authors: Jing Guo (1), Shuping Wang (1), Chen Luo (1), Qiyu Jin (1), Michael Kwok-Po Ng (2) ((1) School of Mathematical Science, Inner Mongolia University, Hohhot, China, (2) Department of Mathematics, University of Hong Kong, Pokfulam, Hong Kong, China)
Abstract要約: 類似したマッチングマッチングの精度を向上し、ガウス雑音に対する適切な低階行列近似モデルを構築する方法という2つの問題を解くことによって、新しい手法を提案する。この2つの問題を解くことにより,提案手法が最先端の復調法より優れていることを示す実験結果が報告された。
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: Non-local self-similarity based low rank algorithms are the state-of-the-art methods for image denoising. In this paper, a new method is proposed by solving two issues: how to improve similar patches matching accuracy and build an appropriate low rank matrix approximation model for Gaussian noise. For the first issue, similar patches can be found locally or globally. Local patch matching is to find similar patches in a large neighborhood which can alleviate noise effect, but the number of patches may be insufficient. Global patch matching is to determine enough similar patches but the error rate of patch matching may be higher. Based on this, we first use local patch matching method to reduce noise and then use Gaussian patch mixture model to achieve global patch matching. The second issue is that there is no low rank matrix approximation model to adapt to Gaussian noise. We build a new model according to the characteristics of Gaussian noise, then prove that there is a globally optimal solution of the model. By solving the two issues, experimental results are reported to show that the proposed approach outperforms the state-of-the-art denoising methods includes several deep learning ones in both PSNR / SSIM values and visual quality.
Abstract（参考訳）: 非局所自己相似性に基づく低ランクアルゴリズムは、画像のデノイジングの最先端手法である。本稿では,類似パッチマッチング精度の向上とガウス雑音に対する適切な低ランク行列近似モデルの構築という2つの課題を解決し,新しい手法を提案する。最初の問題では、同様のパッチをローカルまたはグローバルに見つけることができる。ローカルパッチマッチングは、ノイズ効果を軽減することができる大きな近所で同様のパッチを見つけることであるが、パッチの数は不十分かもしれない。グローバルパッチマッチングは、同様のパッチを十分に決定するが、パッチマッチングのエラー率が高い可能性がある。これに基づいて,まず局所パッチマッチング法を用いてノイズを低減し,次にガウスパッチ混合モデルを用いてグローバルパッチマッチングを実現する。第2の問題は、ガウス雑音に適応する低階行列近似モデルがないことである。ガウス雑音の特性に則った新しいモデルを構築し,そのモデルにグローバルに最適解が存在することを証明した。この2つの問題を解くことにより,提案手法はPSNR/SSIM値と視覚的品質の両方の深層学習を含む最先端の復調手法よりも優れていることを示す実験結果が報告された。

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