論文の概要: Learning-based Noise Component Map Estimation for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11877v1
• Date: Fri, 24 Sep 2021 10:47:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-27 14:17:42.077590
• Title: Learning-based Noise Component Map Estimation for Image Denoising
• Title（参考訳）: 画像デノイングのための学習型雑音成分マップ推定
• Authors: Sheyda Ghanbaralizadeh Bahnemiri, Mykola Ponomarenko and Karen Egiazarian
• Abstract要約: 雑音の局所的、パッチ的、標準偏差のマップを推定するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく手法を提案する。 推定シグママップを用いた画像復調実験により,PSNRでは最新のCNNベースのブラインド画像復調法を最大6dBで上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A problem of image denoising when images are corrupted by a non-stationary noise is considered in this paper. Since in practice no a priori information on noise is available, noise statistics should be pre-estimated for image denoising. In this paper, deep convolutional neural network (CNN) based method for estimation of a map of local, patch-wise, standard deviations of noise (so-called sigma-map) is proposed. It achieves the state-of-the-art performance in accuracy of estimation of sigma-map for the case of non-stationary noise, as well as estimation of noise variance for the case of additive white Gaussian noise. Extensive experiments on image denoising using estimated sigma-maps demonstrate that our method outperforms recent CNN-based blind image denoising methods by up to 6 dB in PSNR, as well as other state-of-the-art methods based on sigma-map estimation by up to 0.5 dB, providing same time better usage flexibility. Comparison with the ideal case, when denoising is applied using ground-truth sigma-map, shows that a difference of corresponding PSNR values for most of noise levels is within 0.1-0.2 dB and does not exceeds 0.6 dB.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非定常雑音による画像の劣化に伴う画像の劣化について考察する。 実際、ノイズに関する事前情報がないため、ノイズ統計は画像のデノベーションのために事前に見積もるべきである。 本稿では,深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いた,局所的,パッチ的に,ノイズの標準偏差(いわゆるシグママップ)を推定する手法を提案する。 非定常ノイズの場合のシグママップ推定の精度と付加白色ガウス雑音の場合の雑音分散の推定において,最先端の性能を実現する。 推定シグママップを用いた画像復調実験により,PSNRでは最新のCNNベースのブラインド画像復調法を最大6dB,Sigma-map推定最大0.5dBの最先端手法を最大0.5dBで上回った。 理想の場合と比較すると, グラウンド・ルース・シグマ・マップを用いてデノイジングを適用する場合, 雑音レベルにおける対応するpsnr値の差は0.1-0.2 db以内であり, 0.6 dbを超えないことを示す。

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