論文の概要: Color Image Inpainting via Robust Pure Quaternion Matrix Completion:
Error Bound and Weighted Loss
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02063v1
- Date: Fri, 4 Feb 2022 10:31:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-07 16:04:44.800447
- Title: Color Image Inpainting via Robust Pure Quaternion Matrix Completion:
Error Bound and Weighted Loss
- Title(参考訳): ロバストな純四元数行列補完によるカラー画像インパインティング:誤差境界と重み付き損失
- Authors: Junren Chen and Michael K. Ng
- Abstract要約: 純四元行列完備問題としてカラー画像の塗布について検討する。
本研究の目的は,核標準と3つのチャネル間で重み付けされた二次的損失を組み合わせた新たな最小化問題を提案することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.81683506516341
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we study color image inpainting as a pure quaternion matrix
completion problem. In the literature, the theoretical guarantee for quaternion
matrix completion is not well-established. Our main aim is to propose a new
minimization problem with an objective combining nuclear norm and a quadratic
loss weighted among three channels. To fill the theoretical vacancy, we obtain
the error bound in both clean and corrupted regimes, which relies on some new
results of quaternion matrices. A general Gaussian noise is considered in
robust completion where all observations are corrupted. Motivated by the error
bound, we propose to handle unbalanced or correlated noise via a cross-channel
weight in the quadratic loss, with the main purpose of rebalancing noise level,
or removing noise correlation. Extensive experimental results on synthetic and
color image data are presented to confirm and demonstrate our theoretical
findings.
- Abstract(参考訳): 本稿では,純四元行列完備問題としてカラーイメージインペインティングについて検討する。
文献では、四元数行列完備の理論的保証は確立されていない。
本研究の目的は,核標準と3つのチャネル間で重み付けされた二次的損失を組み合わせた新たな最小化問題を提案することである。
理論空白を埋めるために、四元数行列の新たな結果に依存する清浄な状態と腐敗した状態の両方の誤差を求める。
一般のガウスノイズは、全ての観測が破壊される堅牢な完了において考慮される。
誤差のバウンドに動機づけられ,二次損失のクロスチャネル重みによる非平衡・相関雑音を処理し,ノイズレベルの再バランスやノイズ相関の除去を主目的とする。
合成およびカラー画像データに関する広範な実験結果を示し, 理論的知見を確認し, 実証した。
関連論文リスト
- Matrix Denoising with Doubly Heteroscedastic Noise: Fundamental Limits and Optimal Spectral Methods [24.06775799553418]
本研究では,列相関と列相関の両方でノイズによって劣化したランク1$の信号の特異ベクトルを推定する行列記述問題について検討する。
本研究は,2つのヘテロセダスティックノイズを重畳した行列の,情報理論的およびアルゴリズム的限界を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T18:38:10Z) - A Novel Truncated Norm Regularization Method for Multi-channel Color
Image Denoising [5.624787484101139]
本論文は,DtNFM法(DtNFM法)を用いて,二重重み付き核ノルム最小化法(double-weighted truncated nuclear norm minus truncated Frobenius norm minimization, DtNFM法)を用いてカラー画像のノイズ化を行う。
雑音像の非局所的な自己相似性を利用して、類似した構造を収集し、類似したパッチ行列を連続的に構築する。
合成および実雑音データセットの実験により、提案手法は、多くの最先端カラー画像復調法より優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T03:40:35Z) - Image Denoising and the Generative Accumulation of Photons [63.14988413396991]
我々は,次の光子がどこに到着できるかを予測するために訓練されたネットワークが,実際に最小平均二乗誤差(MMSE)を解くことを示している。
自己監督型認知のための新しい戦略を提案する。
本稿では,画像に少量の光子を反復的にサンプリングし,付加することにより,可能な解の後方からサンプリングする新しい方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-13T08:03:32Z) - Generalization Bounds for Inductive Matrix Completion in Low-noise
Settings [46.82705757568271]
I.d.サブガウス雑音仮定の下で帰納的行列補完(側情報付き行列完備化)について検討する。
初めて、次の3つの性質で有界な一般化が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T08:30:41Z) - Multi-channel Nuclear Norm Minus Frobenius Norm Minimization for Color
Image Denoising [9.20787253404652]
従来の戦略の1つは、RGBイメージを相関の少ない色空間に変換し、新しい空間の各チャネルを別々に識別することである。
本稿では,核ノルムの最小化フレームワークであるフロベニウス・ノルム最小化フレームワークを用いて,カラー画像のマルチチャネル最適化モデルを提案する。
合成および実ノイズデータセットによる実験結果は,提案モデルが最先端モデルより優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T04:10:29Z) - Robust Matrix Completion with Heavy-tailed Noise [0.5837881923712392]
本稿では,重み付き潜在的非対称雑音の存在下での低ランク行列の完全性について検討する。
本稿では,大規模かつ非対称な誤りに対して頑健な重み付き雑音に適応するハマー損失を適応的に適用する。
誤差の2番目のモーメント条件下では、ユークリッド誤差は最小値の統計的推定誤差に到達するまで幾何的に早く落ちることが証明される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-09T04:48:48Z) - The Interplay Between Implicit Bias and Benign Overfitting in Two-Layer
Linear Networks [51.1848572349154]
ノイズの多いデータに完全に適合するニューラルネットワークモデルは、見当たらないテストデータにうまく一般化できる。
我々は,2層線形ニューラルネットワークを2乗損失の勾配流で補間し,余剰リスクを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-25T22:01:01Z) - Direct Measure Matching for Crowd Counting [59.66286603624411]
そこで本研究では,予測密度マップを散乱点付基底真理に直接回帰する測度に基づく新しい計数手法を提案する。
本稿では, シンクホーンの測位損失を計測するために設計した, 半平衡型のシンクホーン発散を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-04T06:37:33Z) - Regularization by Denoising Sub-sampled Newton Method for Spectral CT
Multi-Material Decomposition [78.37855832568569]
スペクトルctを用いたマルチマテリアル画像再構成のためのモデルベース最大後課題の解決法を提案する。
特に,プラグイン画像復号化機能に基づく正規化最適化問題について提案する。
スペクトルct材料分解の数値的および実験的結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-25T15:20:10Z) - Efficient and robust certification of genuine multipartite entanglement
in noisy quantum error correction circuits [58.720142291102135]
実効多部絡み(GME)認証のための条件付き目撃手法を導入する。
線形な二分割数における絡み合いの検出は, 多数の測定値によって線形にスケールし, GMEの認証に十分であることを示す。
本手法は, 距離3の位相的カラーコードとフラグベースの耐故障バージョンにおける安定化作用素の雑音可読化に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T18:00:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。