論文の概要: Disentangling Noise from Images: A Flow-Based Image Denoising Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04746v1
• Date: Tue, 11 May 2021 01:52:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 13:59:42.168997
• Title: Disentangling Noise from Images: A Flow-Based Image Denoising Neural Network
• Title（参考訳）: 画像からノイズを分離する:フローに基づくニューラルネット
• Authors: Yang Liu and Saeed Anwar and Zhenyue Qin and Pan Ji and Sabrina Caldwell and Tom Gedeon
• Abstract要約: 本稿では,イメージデノベーションを分散学習と切り離しタスクとして扱うための新しい視点を提案する。 ノイズ画像分布は、クリーン画像とノイズの結合分布と見なすことができるので、潜在表現をクリーン表現に操作することにより、消音画像を得ることができる。 我々は、クリーンまたはノイズ分布のいずれかの仮定なしに、反転型消音ネットワーク、FDNを提示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.008542061247383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The prevalent convolutional neural network (CNN) based image denoising methods extract features of images to restore the clean ground truth, achieving high denoising accuracy. However, these methods may ignore the underlying distribution of clean images, inducing distortions or artifacts in denoising results. This paper proposes a new perspective to treat image denoising as a distribution learning and disentangling task. Since the noisy image distribution can be viewed as a joint distribution of clean images and noise, the denoised images can be obtained via manipulating the latent representations to the clean counterpart. This paper also provides a distribution learning based denoising framework. Following this framework, we present an invertible denoising network, FDN, without any assumptions on either clean or noise distributions, as well as a distribution disentanglement method. FDN learns the distribution of noisy images, which is different from the previous CNN based discriminative mapping. Experimental results demonstrate FDN's capacity to remove synthetic additive white Gaussian noise (AWGN) on both category-specific and remote sensing images. Furthermore, the performance of FDN surpasses that of previously published methods in real image denoising with fewer parameters and faster speed. Our code is available at: https://github.com/Yang-Liu1082/FDN.git.
• Abstract（参考訳）: 優先的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく画像復調手法は、画像の特徴を抽出してクリーングラウンドの真実を復元し、高い復調精度を達成する。 しかし、これらの手法はクリーンな画像の基本的な分布を無視し、歪みや成果物を引き起こす可能性がある。 本稿では,イメージデノベーションを分散学習と切り離しタスクとして扱う新しい視点を提案する。 ノイズ画像分布は、クリーン画像とノイズの結合分布と見なすことができるので、潜在表現をクリーン表現に操作することにより、消音画像を得ることができる。 本稿では,分散学習に基づく記述フレームワークも提供する。 この枠組みに従い, クリーン分布とノイズ分布のいずれも仮定せず, 分布不等角化法も含まず, 可逆分数化ネットワークfdnを提案する。 FDNは、前回のCNNによる識別マッピングとは異なるノイズ画像の分布を学習する。 FDNは, 合成付加白色ガウス雑音(AWGN)を, カテゴリー別およびリモートセンシング画像で除去する能力を示した。 さらに、FDNの性能は、より少ないパラメータと高速な速度で、実画像における以前に公開された手法よりも優れている。 私たちのコードは、https://github.com/yang-liu1082/fdn.gitで利用可能です。

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