論文の概要: NBNet: Noise Basis Learning for Image Denoising with Subspace Projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15028v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 04:03:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-18 06:00:09.827934
• Title: NBNet: Noise Basis Learning for Image Denoising with Subspace Projection
• Title（参考訳）: NBNet:サブスペース投影による画像認識のためのノイズバス学習
• Authors: Shen Cheng, Yuzhi Wang, Haibin Huang, Donghao Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu
• Abstract要約: 画像復調のための新しいフレームワークであるNBNetを紹介する。 特徴空間における一連の再構成ベースを学習することにより、信号と雑音を分離できるネットワークを訓練する。 信号部分空間の対応する基底を選択し、入力をそのような空間に投影することで、画像デノシングを実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.372927951214685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce NBNet, a novel framework for image denoising. Unlike previous works, we propose to tackle this challenging problem from a new perspective: noise reduction by image-adaptive projection. Specifically, we propose to train a network that can separate signal and noise by learning a set of reconstruction basis in the feature space. Subsequently, image denosing can be achieved by selecting corresponding basis of the signal subspace and projecting the input into such space. Our key insight is that projection can naturally maintain the local structure of input signal, especially for areas with low light or weak textures. Towards this end, we propose SSA, a non-local subspace attention module designed explicitly to learn the basis generation as well as the subspace projection. We further incorporate SSA with NBNet, a UNet structured network designed for end-to-end image denosing. We conduct evaluations on benchmarks, including SIDD and DND, and NBNet achieves state-of-the-art performance on PSNR and SSIM with significantly less computational cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像復調のための新しいフレームワークであるNBNetを紹介する。 従来と異なり,画像適応投影による雑音低減という新たな視点から,この問題に取り組むことを提案する。 具体的には,特徴空間における再構成基底のセットを学習することにより,信号と雑音を分離できるネットワークを訓練することを提案する。 その後、信号部分空間の対応する基底を選択し、入力をそのような空間に投影することにより、画像デノシングを実現することができる。 我々の重要な洞察は、プロジェクションは入力信号の局所的な構造を自然に維持できるということだ。 この目的に向けて,基本生成と部分空間射影を明示的に学習するために設計された非局所部分空間注意モジュールであるssaを提案する。 さらに、エンド・ツー・エンドの画像デノシング用に設計されたUNet構造化ネットワークであるNBNetにSSAを組み込む。 我々は、SIDDやDNDなどのベンチマークで評価を行い、NBNetはPSNRおよびSSIMの最先端性能を計算コストを著しく削減する。

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