論文の概要: Learning local regularization for variational image restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06155v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 17:55:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 14:02:54.180977
• Title: Learning local regularization for variational image restoration
• Title（参考訳）: 変分画像復元のための学習局所正規化
• Authors: Jean Prost, Antoine Houdard, Andr\'es Almansa and Nicolas Papadakis
• Abstract要約: 本稿では,一般的な画像復元問題を解決するための局所正規化モデルを学習するためのフレームワークを提案する。 この正規化器は完全な畳み込みニューラルネットワークで定義され、小さな画像パッチに対応する受容野を通して画像を見る。 正規化器は、ワッサーシュタイン生成逆数ネットワークに基づくエネルギーを用いて、クリーンパッチと劣化パッチの未ペア分布を批判するものとして学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5557219875516655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a framework to learn a local regularization model for solving general image restoration problems. This regularizer is defined with a fully convolutional neural network that sees the image through a receptive field corresponding to small image patches. The regularizer is then learned as a critic between unpaired distributions of clean and degraded patches using a Wasserstein generative adversarial networks based energy. This yields a regularization function that can be incorporated in any image restoration problem. The efficiency of the framework is finally shown on denoising and deblurring applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,一般画像復元問題を解決するための局所正規化モデルを学ぶための枠組みを提案する。 この正規化子は、小さな画像パッチに対応する受容フィールドを通して画像を見る完全畳み込みニューラルネットワークで定義される。 レギュラライザーは、Wasserstein生成敵対ネットワークベースのエネルギーを使用して、クリーンパッチと劣化パッチの不対分布間の批判として学習される。 これにより、任意の画像復元問題に組み込むことができる正規化機能が得られます。 フレームワークの効率性は、最終的にアプリケーションのデノイジングとデブラリングに示される。

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