論文の概要: Self-Verification in Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00666v1
• Date: Mon, 1 Nov 2021 02:48:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 16:52:35.317467
• Title: Self-Verification in Image Denoising
• Title（参考訳）: 画像弁別における自己検証
• Authors: Huangxing Lin, Yihong Zhuang, Delu Zeng, Yue Huang, Xinghao Ding, John Paisley
• Abstract要約: 画像復調のための新たな正規化「自己検証」を考案する。 自己検証により、画像の復元に必要な低レベル画像統計をネットワークが取得できることが示される。 SVID(Self-Verification Image Denoising)と呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.79616439662368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We devise a new regularization, called self-verification, for image denoising. This regularization is formulated using a deep image prior learned by the network, rather than a traditional predefined prior. Specifically, we treat the output of the network as a ``prior'' that we denoise again after ``re-noising''. The comparison between the again denoised image and its prior can be interpreted as a self-verification of the network's denoising ability. We demonstrate that self-verification encourages the network to capture low-level image statistics needed to restore the image. Based on this self-verification regularization, we further show that the network can learn to denoise even if it has not seen any clean images. This learning strategy is self-supervised, and we refer to it as Self-Verification Image Denoising (SVID). SVID can be seen as a mixture of learning-based methods and traditional model-based denoising methods, in which regularization is adaptively formulated using the output of the network. We show the application of SVID to various denoising tasks using only observed corrupted data. It can achieve the denoising performance close to supervised CNNs.
• Abstract（参考訳）: 画像の雑音化のための自己検証と呼ばれる新しい正規化を考案する。 この正規化は、従来の事前定義ではなく、ネットワークが学習した深い画像を用いて定式化される。 具体的には、ネットワークの出力を ``re-noising'' の後再び denoise する ``prior'' として扱う。 再演された画像と先行画像の比較は、ネットワークの演奏能力の自己検証として解釈することができる。 自己検証は,画像復元に必要な低レベルな画像統計をネットワークが捉えることを促す。 また,この自己検証正規化に基づき,クリーンな画像が見られなくても,ネットワークが無声化を学べることを示す。 この学習戦略は自己教師型であり,自己検証画像認知(SVID)と呼ぶ。 SVIDは学習に基づく手法と従来のモデルに基づく認知的手法の混合と見なすことができ、ネットワークの出力を用いて正規化を適応的に定式化する。 観測された劣化データのみを用いて,様々な認知タスクへのSVIDの適用について述べる。 教師付きCNNに近いデノイングパフォーマンスを実現することができる。

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