Fugu-MT 論文翻訳(概要): Salt and pepper noise removal method based on stationary Framelet transform with non-convex sparsity regularization

論文の概要: Salt and pepper noise removal method based on stationary Framelet transform with non-convex sparsity regularization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09113v2
Date: Tue, 19 Oct 2021 01:52:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-20 11:33:50.141265
Title: Salt and pepper noise removal method based on stationary Framelet transform with non-convex sparsity regularization
Title（参考訳）: 非凸間隔正規化を用いた定常フレームレット変換に基づく塩と唐辛子ノイズ除去法
Authors: Yingpin Chen, Lingzhi Wang, Huiying Huang, Jianhua Song, Chaoqun Yu, Yanping Xu
Abstract要約: ソルトとペッパーのノイズ除去は画像処理における逆問題であり,高品質な画像情報の復元を目指している。伝統的な塩と唐辛子調味法には2つの制限がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.101002667958165
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Salt and pepper noise removal is a common inverse problem in image processing, and it aims to restore image information with high quality. Traditional salt and pepper denoising methods have two limitations. First, noise characteristics are often not described accurately. For example, the noise location information is often ignored and the sparsity of the salt and pepper noise is often described by L1 norm, which cannot illustrate the sparse variables clearly. Second, conventional methods separate the contaminated image into a recovered image and a noise part, thus resulting in recovering an image with unsatisfied smooth parts and detail parts. In this study, we introduce a noise detection strategy to determine the position of the noise, and a non-convex sparsity regularization depicted by Lp quasi-norm is employed to describe the sparsity of the noise, thereby addressing the first limitation. The morphological component analysis framework with stationary Framelet transform is adopted to decompose the processed image into cartoon, texture, and noise parts to resolve the second limitation. In this framework, the stationary Framelet regularizations with different parameters control the restoration of the cartoon and texture parts. In this way, the two parts are recovered separately to avoid mutual interference. Then, the alternating direction method of multipliers (ADMM) is employed to solve the proposed model. Finally, experiments are conducted to verify the proposed method and compare it with some current state-of-the-art denoising methods. The experimental results show that the proposed method can remove salt and pepper noise while preserving the details of the processed image.
Abstract（参考訳）: ソルトとペッパーのノイズ除去は画像処理において一般的な逆問題であり,高品質で画像情報を復元することを目的としている。伝統的な塩分とコショウ分別法には2つの制限がある。まず、ノイズ特性が正確に記述されないことが多い。例えば、ノイズ位置情報は無視されることが多く、塩と唐辛子音の空間性はしばしばL1ノルムによって説明され、スパース変数を明確に説明できない。第2に、従来の方法では、汚染された画像を復元された画像とノイズ部分とに分離し、不満足な滑らかな部分と詳細部分の像を復元する。本研究では,雑音の位置を決定するためのノイズ検出手法を導入し,Lp準ノルムで表される非凸間隔正規化を用いてノイズの疎度を記述することにより,第1の制限に対処する。静止フレームレット変換を伴う形態素成分分析フレームワークを用いて、処理された画像をマンガ、テクスチャ、ノイズ部品に分解し、第2の制限を解決する。このフレームワークでは、パラメータの異なる静止フレームレット正規化が漫画やテクスチャ部品の復元を制御する。このようにして、2つの部品は相互干渉を避けるために別々に回収される。次に,乗算器の交互方向法 (ADMM) を用いて提案モデルの解法を提案する。最後に,提案手法を検証し,現在最先端の復調法と比較する実験を行った。実験の結果,提案手法は処理画像の細部を保存しつつ,塩と唐辛子ノイズを除去できることがわかった。

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