論文の概要: Joint self-supervised blind denoising and noise estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08023v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 08:37:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 15:11:21.385870
• Title: Joint self-supervised blind denoising and noise estimation
• Title（参考訳）: 共同自己監視型ブラインドデノイジングとノイズ推定
• Authors: Jean Ollion, Charles Ollion (CMAP), Elisabeth Gassiat (LMO), Luc Leh\'ericy (JAD), Sylvain Le Corff (IP Paris, TIPIC-SAMOVAR, SAMOVAR)
• Abstract要約: 2つのニューラルネットワークが共同でクリーンシグナルを予測し、ノイズ分布を推定する。 本モデルがノイズ分布を効率的に捉える合成ノイズデータを用いた実証実験を行います。
• 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: We propose a novel self-supervised image blind denoising approach in which two neural networks jointly predict the clean signal and infer the noise distribution. Assuming that the noisy observations are independent conditionally to the signal, the networks can be jointly trained without clean training data. Therefore, our approach is particularly relevant for biomedical image denoising where the noise is difficult to model precisely and clean training data are usually unavailable. Our method significantly outperforms current state-of-the-art self-supervised blind denoising algorithms, on six publicly available biomedical image datasets. We also show empirically with synthetic noisy data that our model captures the noise distribution efficiently. Finally, the described framework is simple, lightweight and computationally efficient, making it useful in practical cases.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2つのニューラルネットワークが協調してクリーン信号を予測し,ノイズ分布を推定する,新たな自己監視型画像ブラインドノイズ除去手法を提案する。 ノイズ観測が信号と独立に独立していると仮定すると、ネットワークはクリーンなトレーニングデータなしで共同で訓練できる。 そこで本手法は,ノイズの正確なモデル化が困難で,トレーニングデータのクリーン化が不可能な生体医用画像に特に有用である。 この手法は、6つの公開バイオメディカル画像データセットにおいて、最新の自己監視型ブラインドデノイジングアルゴリズムを大幅に上回る。 また,本モデルが効率よくノイズ分布を捉えた合成ノイズデータを実証的に示す。 最後に、記述されたフレームワークはシンプルで、軽量で、計算効率が良いため、実際は有用である。

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