論文の概要: Deep Universal Blind Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07017v1
• Date: Mon, 18 Jan 2021 11:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 12:55:16.226928
• Title: Deep Universal Blind Image Denoising
• Title（参考訳）: 深部普遍ブラインド画像
• Authors: Jae Woong Soh, Nam Ik Cho
• Abstract要約: 深層畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、大規模な合成データセットを組み込むことで、画像のノイズ化に大きな成功を収めている。 ベイズ的視点に基づく両手法の利点を生かしたCNNに基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.77629755630694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image denoising is an essential part of many image processing and computer vision tasks due to inevitable noise corruption during image acquisition. Traditionally, many researchers have investigated image priors for the denoising, within the Bayesian perspective based on image properties and statistics. Recently, deep convolutional neural networks (CNNs) have shown great success in image denoising by incorporating large-scale synthetic datasets. However, they both have pros and cons. While the deep CNNs are powerful for removing the noise with known statistics, they tend to lack flexibility and practicality for the blind and real-world noise. Moreover, they cannot easily employ explicit priors. On the other hand, traditional non-learning methods can involve explicit image priors, but they require considerable computation time and cannot exploit large-scale external datasets. In this paper, we present a CNN-based method that leverages the advantages of both methods based on the Bayesian perspective. Concretely, we divide the blind image denoising problem into sub-problems and conquer each inference problem separately. As the CNN is a powerful tool for inference, our method is rooted in CNNs and propose a novel design of network for efficient inference. With our proposed method, we can successfully remove blind and real-world noise, with a moderate number of parameters of universal CNN.
• Abstract（参考訳）: 画像のノイズ除去は、画像取得時に避けられないノイズによる多くの画像処理やコンピュータビジョンタスクで不可欠な部分である。 伝統的に、多くの研究者が画像の性質と統計に基づくベイズ的視点で画像の優先順位を調査してきた。 近年,deep convolutional neural networks (cnns) は大規模合成データセットを組み込んだ画像デノイジングにおいて大きな成功を収めている。 しかし、どちらも長所と短所がある。 ディープCNNは既知の統計でノイズを取り除くのに強力だが、視覚障害者や現実世界の騒音には柔軟性と実用性が欠けている傾向がある。 さらに、明示的な事前設定は簡単には採用できない。 一方、従来の非学習手法は明示的な画像先行処理を伴い得るが、かなりの計算時間を必要とし、大規模な外部データセットを活用できない。 本稿では,ベイズ的視点に基づく両手法の利点を生かしたCNNに基づく手法を提案する。 具体的には,視覚障害をサブプロブレムに分割し,各推論問題を分解する。 CNNは推論のための強力なツールであるため,提案手法はCNNに根ざし,効率的な推論のための新しいネットワーク設計を提案する。 提案手法により,広帯域CNNのパラメータを適度に行うことで,視覚と現実世界のノイズを除去できる。

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