論文の概要: Speckle Image Restoration without Clean Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08833v1
• Date: Wed, 18 May 2022 10:06:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-19 13:23:32.350108
• Title: Speckle Image Restoration without Clean Data
• Title（参考訳）: クリーンデータのないスペックル画像復元
• Authors: Tsung-Ming Tai, Yun-Jie Jhang, Wen-Jyi Hwang, Chau-Jern Cheng
• Abstract要約: クリーンなデータなしにスペックルノイズ除去を行うことのできる新しい画像復元アルゴリズムを提案する。 また,本手法は,クリーンなデータを必要としない様々なスペックルノイズ強度に対して有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18528576113792794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speckle noise is an inherent disturbance in coherent imaging systems such as digital holography, synthetic aperture radar, optical coherence tomography, or ultrasound systems. These systems usually produce only single observation per view angle of the same interest object, imposing the difficulty to leverage the statistic among observations. We propose a novel image restoration algorithm that can perform speckle noise removal without clean data and does not require multiple noisy observations in the same view angle. Our proposed method can also be applied to the situation without knowing the noise distribution as prior. We demonstrate our method is especially well-suited for spectral images by first validating on the synthetic dataset, and also applied on real-world digital holography samples. The results are superior in both quantitative measurement and visual inspection compared to several widely applied baselines. Our method even shows promising results across different speckle noise strengths, without the clean data needed.
• Abstract（参考訳）: スペックルノイズは、デジタルホログラフィー、合成開口レーダー、光コヒーレンス断層撮影、超音波システムなどのコヒーレントイメージングシステムに固有の障害である。 これらのシステムは、通常、同じ関心対象の視野角あたりの単一の観測のみを生成し、観測間の統計値の活用を困難にしている。 クリーンなデータなしにスペックルノイズ除去を行うことができ、同じ視野角で複数のノイズを観測する必要のない新しい画像復元アルゴリズムを提案する。 提案手法は, 騒音分布を事前に知ることなく, 状況に適応することができる。 提案手法は,まず合成データセットを検証し,実世界のデジタルホログラフィーサンプルにも適用することにより,特にスペクトル画像に適していることを示す。 その結果, 定量的測定と視覚検査の両面において, 広く応用されたベースラインよりも優れていることがわかった。 提案手法は,清潔なデータを必要とせず,スペックルノイズ強度の異なるものに対して有望な結果を示す。

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