論文の概要: Plug-and-Play external and internal priors for image restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07510v1
- Date: Mon, 15 Feb 2021 12:19:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-16 15:16:44.965758
- Title: Plug-and-Play external and internal priors for image restoration
- Title（参考訳）: 画像復元のためのプラグ・アンド・プレイ外部および内部先行
- Authors: Pasquale Cascarano, Elena Loli Piccolomini, Elena Morotti, Andrea
Sebastiani
- Abstract要約: 画像に作用するディープデノイザに基づく画像復元のための新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法の有効性を実地医療環境のシミュレートにより検証し,ノイズ画像の復元に有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image restoration problems were traditionally formulated as the minimization
of variational models, including data-fidelity and regularization terms,
performed by optimization methods with well-established convergence properties.
Recently, Plug-and-Play (PnP) methods for image restoration have obtained very
good results and popularity by introducing, in iterative proximal algorithms,
any off-the-shelf denoiser as priors. Deep Convolutional Neural Network (CNN)
denoisers specify external priors (related to an outer training set) which well
reflect image statistics; however they fail when dealing with unseen noise
variance and image patterns in the given image. Conversely, the so-called
internal denoisers induce internal priorsta ilored on the observed data, by
forcing specific features on the desired image. We propose a new PnP scheme,
based on the Half-Quadratic Splitting proximal algorithm, combining external
and internal priors. Moreover, differently from other existing PnP methods, we
propose a deep denoiser acting on the image gradient domain. Finally, we prove
that a fixed point convergence is guaranteed for the proposed scheme under
suitable conditions. In the experimental part, we use CNN denoisers and the
Total Variation functional specifying external and internal priors,
respectively. We prove the effectiveness of the proposed method in restoring
blurred noisy images, both in simulated and real medical settings.
- Abstract（参考訳）: 画像復元問題は、データ忠実度や正規化項を含む変動モデルの最小化として、よく確立された収束特性を持つ最適化手法によって伝統的に定式化された。
近年,画像復元のためのプラグ・アンド・プレイ (pnp) 法が,先行する既定デノイザーを反復的近位アルゴリズムで導入することにより,非常に良好な結果と人気を得ている。
Deep Convolutional Neural Network (CNN) Denoisersは、画像統計をうまく反映する外部優先度(外部トレーニングセットに関連する)を指定します。
逆に、いわゆる内部デノイザーは、所望の画像に特定の特徴を強制することによって、観察されたデータに予期される内部優先を誘導する。
外部優先度と内部優先度を組み合わせた半二次分割アルゴリズムに基づく新しいPnPスキームを提案する。
さらに,既存のpnp法とは異なり,画像勾配領域に作用する深いデノイザーを提案する。
最後に,不動点収束が適切な条件下で提案されたスキームに対して保証されることを示す。
実験部では、CNNデノイサーと、外部と内部の優先度をそれぞれ指定するTotal Variation関数を使用します。
提案手法は, シミュレーションと実医療の両方において, ぼやけたノイズ画像の復元に有効であることを実証する。
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