論文の概要: Noise2Kernel: Adaptive Self-Supervised Blind Denoising using a Dilated Convolutional Kernel Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03623v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 12:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 20:59:53.387026
• Title: Noise2Kernel: Adaptive Self-Supervised Blind Denoising using a Dilated Convolutional Kernel Architecture
• Title（参考訳）: Noise2Kernel: 拡張畳み込みカーネルアーキテクチャを用いた適応的自己監督型ブラインドデノイング
• Authors: Kanggeun Lee and Won-Ki Jeong
• Abstract要約: 本研究では,不変性を満たす拡張畳み込みネットワークを提案し,ランダムマスキングを使わずに効率的なカーネルベーストレーニングを実現する。 また,ゼロ平均制約を回避し,塩とペッパーまたはハイブリッドノイズの除去に有効である適応型自己超過損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.796436257221662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the advent of recent advances in unsupervised learning, efficient training of a deep network for image denoising without pairs of noisy and clean images has become feasible. However, most current unsupervised denoising methods are built on the assumption of zero-mean noise under the signal-independent condition. This assumption causes blind denoising techniques to suffer brightness shifting problems on images that are greatly corrupted by extreme noise such as salt-and-pepper noise. Moreover, most blind denoising methods require a random masking scheme for training to ensure the invariance of the denoising process. In this paper, we propose a dilated convolutional network that satisfies an invariant property, allowing efficient kernel-based training without random masking. We also propose an adaptive self-supervision loss to circumvent the requirement of zero-mean constraint, which is specifically effective in removing salt-and-pepper or hybrid noise where a prior knowledge of noise statistics is not readily available. We demonstrate the efficacy of the proposed method by comparing it with state-of-the-art denoising methods using various examples.
• Abstract（参考訳）: 近年,教師なし学習の進展に伴い,ノイズやクリーンな画像のペアを伴わないディープ・ネットワークの効率的な学習が可能になった。 しかし, 信号独立条件下でのゼロ平均雑音を仮定して, 教師なしの復調法がほとんどである。 この仮定は、塩・ペッパーノイズのような極端なノイズによって著しく劣化する画像の明るさシフト問題に盲目発声技術が苦しむ原因となる。 さらに、ほとんどのブラインド・デノジング法では、デノジングプロセスのばらつきを確実にするためにトレーニングのためのランダム・マスキング・スキームが必要となる。 本稿では,不変性を満たす拡張畳み込みネットワークを提案する。 また,ゼロ平均制約の要件を回避するために適応的な自己超越損失を提案する。これは,ノイズ統計の事前知識が得られないような,塩とペッパーまたはハイブリッドノイズの除去に特に有効である。 提案手法は, 様々な例を用いて, 最先端のデノイジング法と比較し, 有効性を示す。

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