論文の概要: Patch-Based Image Restoration using Expectation Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15327v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 10:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-04 19:40:38.285606
• Title: Patch-Based Image Restoration using Expectation Propagation
• Title（参考訳）: 期待伝搬を用いたパッチベース画像復元
• Authors: Dan Yao and Stephen McLaughlin and Yoann Altmann
• Abstract要約: モンテカルロ法は画像復元などの高次元推論問題においてスケーラビリティの問題に悩まされることがある。 EP は多変量ガウス密度の積を用いて後部分布を近似するために用いられる。 ガウスノイズとポアソンノイズによるデノナイズ、塗装、デコンボリューション問題に対する実験は、そのようなフレキシブル近似ベイズ法の潜在的な利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7731951589289565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a new Expectation Propagation (EP) framework for image restoration using patch-based prior distributions. While Monte Carlo techniques are classically used to sample from intractable posterior distributions, they can suffer from scalability issues in high-dimensional inference problems such as image restoration. To address this issue, EP is used here to approximate the posterior distributions using products of multivariate Gaussian densities. Moreover, imposing structural constraints on the covariance matrices of these densities allows for greater scalability and distributed computation. While the method is naturally suited to handle additive Gaussian observation noise, it can also be extended to non-Gaussian noise. Experiments conducted for denoising, inpainting and deconvolution problems with Gaussian and Poisson noise illustrate the potential benefits of such flexible approximate Bayesian method for uncertainty quantification in imaging problems, at a reduced computational cost compared to sampling techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パッチベースの事前分布を用いた画像復元のためのEPフレームワークを提案する。 モンテカルロ法は古典的には難解な後方分布のサンプルとして用いられるが、画像復元のような高次元の推論問題ではスケーラビリティの問題に苦しむことがある。 この問題に対処するために、EP は多変量ガウス密度の積を用いて後続分布を近似するために用いられる。 さらに、これらの密度の共分散行列に構造的制約を課すことで、スケーラビリティと分散計算が可能となる。 この手法は自然に加法的なガウス観測ノイズを扱うのに適しているが、非ガウス観測ノイズにも拡張することができる。 ガウス雑音とポアソン雑音のデノワ化・インパイント・デコンボリューション問題に対する実験は、画像問題における不確かさの定量化のためのフレキシブル近似ベイズ法(英語版)の潜在的な利点をサンプリング法よりも少ない計算コストで示している。

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