論文の概要: Patch Craft: Video Denoising by Deep Modeling and Patch Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13767v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 11:45:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:37:30.712836
• Title: Patch Craft: Video Denoising by Deep Modeling and Patch Matching
• Title（参考訳）: patch craft: 深いモデリングとパッチマッチングによるビデオデノイジング
• Authors: Gregory Vaksman, Michael Elad and Peyman Milanfar
• Abstract要約: 我々はパッチクラフトフレームの概念 - 実際のフレームと類似した人工フレーム - を紹介し、マッチしたパッチをタイル化することで構築する。 当社のアルゴリズムは,パッチクラフトフレームで映像シーケンスを拡大し,CNNに配信する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.587689351132546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The non-local self-similarity property of natural images has been exploited extensively for solving various image processing problems. When it comes to video sequences, harnessing this force is even more beneficial due to the temporal redundancy. In the context of image and video denoising, many classically-oriented algorithms employ self-similarity, splitting the data into overlapping patches, gathering groups of similar ones and processing these together somehow. With the emergence of convolutional neural networks (CNN), the patch-based framework has been abandoned. Most CNN denoisers operate on the whole image, leveraging non-local relations only implicitly by using a large receptive field. This work proposes a novel approach for leveraging self-similarity in the context of video denoising, while still relying on a regular convolutional architecture. We introduce a concept of patch-craft frames - artificial frames that are similar to the real ones, built by tiling matched patches. Our algorithm augments video sequences with patch-craft frames and feeds them to a CNN. We demonstrate the substantial boost in denoising performance obtained with the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 自然画像の非局所的自己相似性は、様々な画像処理問題を解決するために広く利用されている。 ビデオのシーケンスに関しては、時間的冗長性により、この力を利用する方がさらに有益である。 画像とビデオのデノイジングでは、多くの古典的指向のアルゴリズムが自己相似性を採用し、データを重複するパッチに分割する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の出現により、パッチベースのフレームワークは放棄された。 ほとんどのcnnデノイザーはイメージ全体を操作し、非局所的な関係を暗黙的にのみ活用する。 本研究は,通常の畳み込み型アーキテクチャにも依存しながら,映像デノイジングの文脈で自己相似性を活用するための新しいアプローチを提案する。 我々はパッチクラフトフレームの概念 - 実際のフレームと類似した人工フレーム - を紹介し、マッチしたパッチをタイル化することで構築する。 当社のアルゴリズムは,パッチクラフトフレームで映像シーケンスを拡大し,CNNに配信する。 提案手法により得られたノイズ除去性能の大幅な向上を示す。

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