論文の概要: C2N: Practical Generative Noise Modeling for Real-World Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09533v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 05:53:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 10:30:42.169328
• Title: C2N: Practical Generative Noise Modeling for Real-World Denoising
• Title（参考訳）: C2N:実世界の騒音モデリング
• Authors: Geonwoon Jang, Wooseok Lee, Sanghyun Son, Kyoung Mu Lee
• Abstract要約: 両例を使わずに複雑な実世界の騒音を模倣するクリーン・ツー・ノイズ画像生成フレームワーク,すなわちC2Nを導入する。 我々は,C2Nの騒音発生器を実世界の騒音特性の成分に応じて構築し,広い範囲の騒音を正確に表現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.96391787869974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Learning-based image denoising methods have been bounded to situations where well-aligned noisy and clean images are given, or samples are synthesized from predetermined noise models, e.g., Gaussian. While recent generative noise modeling methods aim to simulate the unknown distribution of real-world noise, several limitations still exist. In a practical scenario, a noise generator should learn to simulate the general and complex noise distribution without using paired noisy and clean images. However, since existing methods are constructed on the unrealistic assumption of real-world noise, they tend to generate implausible patterns and cannot express complicated noise maps. Therefore, we introduce a Clean-to-Noisy image generation framework, namely C2N, to imitate complex real-world noise without using any paired examples. We construct the noise generator in C2N accordingly with each component of real-world noise characteristics to express a wide range of noise accurately. Combined with our C2N, conventional denoising CNNs can be trained to outperform existing unsupervised methods on challenging real-world benchmarks by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づく画像復調法は, ノイズやクリーンな画像が与えられたり, サンプルが所定のノイズモデル(例えばガウス)から合成されたりする状況に縛られている。 最近の生成ノイズモデリング手法は、実世界の雑音の未知の分布をシミュレートすることを目的としているが、いくつかの制限がある。 実用的なシナリオでは、ノイズ発生器は、ペアノイズとクリーンイメージを用いることなく、一般的なノイズ分布と複雑なノイズ分布をシミュレートすることを学ばなければならない。 しかし,既存の手法は実世界の雑音の非現実的な仮定に基づいて構築されているため,予測不可能なパターンを生成する傾向があり,複雑なノイズマップを表現できない。 そこで本研究では,複雑な実世界の雑音を模倣するc2nというクリーン・ツー・ノイズ画像生成フレームワークを提案する。 我々は,C2Nの騒音発生器を実世界の騒音特性の成分に応じて構築し,幅広い騒音を正確に表現する。 当社のC2Nと組み合わせることで、既存の教師なしメソッドよりも大きなマージンで、現実世界のベンチマークに挑戦する上で優れています。

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