論文の概要: Image Restoration by Deep Projected GSURE
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02485v1
- Date: Thu, 4 Feb 2021 08:52:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-05 16:07:59.408606
- Title: Image Restoration by Deep Projected GSURE
- Title（参考訳）: 深部投影GSUREによる画像復元
- Authors: Shady Abu-Hussein, Tom Tirer, Se Young Chun, Yonina C. Eldar, and Raja
Giryes
- Abstract要約: Ill-posed inverse problem は、デブロアリングや超解像など、多くの画像処理アプリケーションに現れる。
本稿では,一般化されたSteinUnbiased Risk Estimator(GSURE)の「投影変換」とCNNによる潜在画像のパラメータ化を含む損失関数の最小化に基づく,新たな画像復元フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 115.57142046076164
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ill-posed inverse problems appear in many image processing applications, such
as deblurring and super-resolution. In recent years, solutions that are based
on deep Convolutional Neural Networks (CNNs) have shown great promise. Yet,
most of these techniques, which train CNNs using external data, are restricted
to the observation models that have been used in the training phase. A recent
alternative that does not have this drawback relies on learning the target
image using internal learning. One such prominent example is the Deep Image
Prior (DIP) technique that trains a network directly on the input image with a
least-squares loss. In this paper, we propose a new image restoration framework
that is based on minimizing a loss function that includes a "projected-version"
of the Generalized SteinUnbiased Risk Estimator (GSURE) and parameterization of
the latent image by a CNN. We demonstrate two ways to use our framework. In the
first one, where no explicit prior is used, we show that the proposed approach
outperforms other internal learning methods, such as DIP. In the second one, we
show that our GSURE-based loss leads to improved performance when used within a
plug-and-play priors scheme.
- Abstract（参考訳）: Ill-posed inverse problem は、デブロアリングや超解像など、多くの画像処理アプリケーションに現れる。
近年,CNN(Deep Convolutional Neural Networks)に基づくソリューションは,大きな可能性を秘めている。
しかし、外部データを用いてcnnを訓練するこれらの技術のほとんどは、訓練段階で使用された観測モデルに限定されている。
この欠点のない最近の代替案は、内部学習を使用してターゲットイメージを学習することに依存します。
このような顕著な例の1つは、最小二乗の損失で入力画像に直接ネットワークを訓練するDeep Image Prior (DIP)技術である。
本稿では,一般化されたSteinUnbiased Risk Estimator(GSURE)の「投影変換」とCNNによる潜伏画像のパラメータ化を含む損失関数の最小化に基づく,新たな画像復元フレームワークを提案する。
フレームワークを使用する方法が2つあります。
第一に, 明示的前置法を用いない場合, 提案手法がdipなどの他の内部学習手法よりも優れていることを示す。
第2に、GSUREに基づく損失は、プラグアンドプレイのプリエンス方式で使用する場合、性能が向上することを示す。
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