論文の概要: Learning Spatial and Spatio-Temporal Pixel Aggregations for Image and Video Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10760v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 13:00:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 09:18:15.601975
• Title: Learning Spatial and Spatio-Temporal Pixel Aggregations for Image and Video Denoising
• Title（参考訳）: 画像と映像のデノイジングのための空間的・時空間的ピクセル集約の学習
• Authors: Xiangyu Xu, Muchen Li, Wenxiu Sun, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: ピクセル集計ネットワークを提示し、画像デノイジングのためのピクセルサンプリングと平均戦略を学びます。 時間空間にまたがるサンプル画素をビデオデノナイズするための画素集約ネットワークを開発した。 本手法は,動的シーンにおける大きな動きに起因する誤認問題を解決することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.59305271099967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing denoising methods typically restore clear results by aggregating pixels from the noisy input. Instead of relying on hand-crafted aggregation schemes, we propose to explicitly learn this process with deep neural networks. We present a spatial pixel aggregation network and learn the pixel sampling and averaging strategies for image denoising. The proposed model naturally adapts to image structures and can effectively improve the denoised results. Furthermore, we develop a spatio-temporal pixel aggregation network for video denoising to efficiently sample pixels across the spatio-temporal space. Our method is able to solve the misalignment issues caused by large motion in dynamic scenes. In addition, we introduce a new regularization term for effectively training the proposed video denoising model. We present extensive analysis of the proposed method and demonstrate that our model performs favorably against the state-of-the-art image and video denoising approaches on both synthetic and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 既存の denoising 法は、通常、ノイズ入力からピクセルを集約することで明確な結果を復元する。 我々は手作りのアグリゲーションスキームに頼る代わりに、ディープニューラルネットワークを用いてこのプロセスを明示的に学習することを提案する。 空間画素集約ネットワークを提案し,画像復調のための画素サンプリングと平均化戦略を学習する。 提案手法は自然に画像構造に適応し,実測結果を効果的に改善する。 さらに,時空間にまたがる画素を効率的にサンプリングするために,映像デノイジングのための時空間画素集約ネットワークを開発した。 本手法は,動的シーンにおける大きな動きに起因する誤認問題を解決することができる。 さらに,提案手法を効果的に学習するための新たな正規化用語を提案する。 提案手法を広範に解析し,本モデルが合成・実世界の両データに対して最先端の画像とビデオデノベーションアプローチに対して良好に動作することを示す。

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