論文の概要: Towards a unified view of unsupervised non-local methods for image denoising: the NL-Ridge approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00570v1
• Date: Tue, 1 Mar 2022 15:45:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 15:49:15.648183
• Title: Towards a unified view of unsupervised non-local methods for image denoising: the NL-Ridge approach
• Title（参考訳）: NL-Ridge アプローチによる非教師なし非局所的画像復調手法の統一的視点に向けて
• Authors: S\'ebastien Herbreteau and Charles Kervrann
• Abstract要約: 我々は,NL-Ridgeアプローチにより,画像復調のためのパッチアグリゲーション手法の再構築が可能であることを示す。 人工ノイズ画像の実験は、NL-Ridgeが確立された最先端の教師なしデノイザーより優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4519649635864584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a unified view of unsupervised non-local methods for image denoising that linearily combine noisy image patches. The best methods, established in different modeling and estimation frameworks, are two-step algorithms. Leveraging Stein's unbiased risk estimate (SURE) for the first step and the "internal adaptation", a concept borrowed from deep learning theory, for the second one, we show that our NL-Ridge approach enables to reconcile several patch aggregation methods for image denoising. In the second step, our closed-form aggregation weights are computed through multivariate Ridge regressions. Experiments on artificially noisy images demonstrate that NL-Ridge may outperform well established state-of-the-art unsupervised denoisers such as BM3D and NL-Bayes, as well as recent unsupervised deep learning methods, while being simpler conceptually.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ノイズ画像パッチを線形に結合する非教師なし非局所手法の統一ビューを提案する。 異なるモデリングおよび推定フレームワークで確立された最良の方法は、2段階のアルゴリズムである。 第1段階としてsteinのunbiased risk estimation(sure)と,ディープラーニング理論から借用された"internal adapt"を活用することで,nl-ridgeアプローチにより,画像分割のためのパッチアグリゲーション手法の再構成が可能となる。 第2のステップでは、閉形式集約重みは多変量リッジ回帰によって計算される。 人工的なノイズ画像実験により、nl-ridgeは概念的にシンプルながら、bm3dやnl-bayesのような最先端の教師なしデノイザーや最近の教師なし深層学習方法よりも優れていることが示されている。

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