論文の概要: Geodesic Gramian Denoising Applied to the Images Contaminated With Noise Sampled From Diverse Probability Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02600v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 22:48:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 15:56:06.656912
• Title: Geodesic Gramian Denoising Applied to the Images Contaminated With Noise Sampled From Diverse Probability Distributions
• Title（参考訳）: 種々の確率分布からサンプリングされた雑音画像に適用した測地線グラミアン雑音化
• Authors: Yonggi Park, Kelum Gajamannage, Alexey Sadovski
• Abstract要約: 選択した画像から5つの顕著な確率分布からサンプリングされた雑音を除去する文法に基づくフィルタリング手法 ピクセルではなく、画像から分割されたパッチを採用することで、画像の滑らかさを保ちます。 3つのベンチマークコンピュータビジョンテスト画像を2つの最先端の復調法に適用し,その復調性能を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2578242050187029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As quotidian use of sophisticated cameras surges, people in modern society are more interested in capturing fine-quality images. However, the quality of the images might be inferior to people's expectations due to the noise contamination in the images. Thus, filtering out the noise while preserving vital image features is an essential requirement. Current existing denoising methods have their own assumptions on the probability distribution in which the contaminated noise is sampled for the method to attain its expected denoising performance. In this paper, we utilize our recent Gramian-based filtering scheme to remove noise sampled from five prominent probability distributions from selected images. This method preserves image smoothness by adopting patches partitioned from the image, rather than pixels, and retains vital image features by performing denoising on the manifold underlying the patch space rather than in the image domain. We validate its denoising performance, using three benchmark computer vision test images applied to two state-of-the-art denoising methods, namely BM3D and K-SVD.
• Abstract（参考訳）: 高級カメラの利用が急増する中、現代社会の人々は高品質な画像を撮影することに関心を持っている。 しかし,画像中のノイズの影響により,画像の品質は人々の期待よりも劣る可能性がある。 したがって、重要な画像特徴を維持しながらノイズをフィルタリングすることは必須要件である。 既存の遮音法は, 汚染された騒音をサンプリングした確率分布を仮定し, 予測された遮音性能を達成する。 本稿では,近年のグラミアンに基づくフィルタリング手法を用いて,選択した画像から5つの確率分布からサンプリングされた雑音を除去する。 画素ではなく、画像から分割されたパッチを採用することにより、画像の滑らかさを保ち、画像領域ではなく、パッチ空間の裏にある多様体を飾ることにより、重要な画像特徴を維持する。 BM3DとK-SVDの2つの最先端デノナイズ手法に適用した3つのベンチマークコンピュータビジョンテスト画像を用いて、そのデノナイズ性能を検証する。

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