Fugu-MT 論文翻訳(概要): Poisson2Sparse: Self-Supervised Poisson Denoising From a Single Image

論文の概要: Poisson2Sparse: Self-Supervised Poisson Denoising From a Single Image

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01856v1
Date: Sat, 4 Jun 2022 00:08:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-07 17:12:30.928678
Title: Poisson2Sparse: Self-Supervised Poisson Denoising From a Single Image
Title（参考訳）: Poisson2Sparse:1枚の画像から自己監督されたPoisson
Authors: Calvin-Khang Ta, Abhishek Aich, Akash Gupta, Amit K. Roy-Chowdhury
Abstract要約: 本稿では,単一画像の自己教師型学習手法を提案する。繰り返しニューラルネットワークを用いた画像復調のための従来の反復最適化アルゴリズムを近似する。提案手法はPSNRとSSIMの両面で最先端の手法より優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.27748767631027
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Image enhancement approaches often assume that the noise is signal independent, and approximate the degradation model as zero-mean additive Gaussian noise. However, this assumption does not hold for biomedical imaging systems where sensor-based sources of noise are proportional to signal strengths, and the noise is better represented as a Poisson process. In this work, we explore a sparsity and dictionary learning-based approach and present a novel self-supervised learning method for single-image denoising where the noise is approximated as a Poisson process, requiring no clean ground-truth data. Specifically, we approximate traditional iterative optimization algorithms for image denoising with a recurrent neural network which enforces sparsity with respect to the weights of the network. Since the sparse representations are based on the underlying image, it is able to suppress the spurious components (noise) in the image patches, thereby introducing implicit regularization for denoising task through the network structure. Experiments on two bio-imaging datasets demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art approaches in terms of PSNR and SSIM. Our qualitative results demonstrate that, in addition to higher performance on standard quantitative metrics, we are able to recover much more subtle details than other compared approaches.
Abstract（参考訳）: 画像強調手法はしばしばノイズが信号独立であると仮定し、劣化モデルをゼロ平均加法的ガウス雑音として近似する。しかし、この仮定は、センサベースのノイズ源が信号強度に比例し、ノイズがポアソン過程としてより良く表現されるバイオメディカルイメージングシステムには当てはまらない。本研究では,スパルシリティと辞書学習に基づくアプローチを探求し,ノイズをポアソンプロセスとして近似し,クリーンな地中データを必要としない単画像の自己教師付き学習手法を提案する。具体的には,ネットワークの重み付けに対してスパーシティを強制するリカレントニューラルネットワークを用いて,画像分割のための従来の反復最適化アルゴリズムを近似する。スパース表現は下層のイメージに基づいているため、画像パッチ内のスプリアス成分(ノイズ)を抑えることができ、ネットワーク構造を介してタスクを復調するための暗黙の正規化を導入することができる。 2つのバイオイメージングデータセットを用いた実験により,PSNRおよびSSIMの観点から,本手法が最先端のアプローチより優れていることが示された。定性的な結果から、標準量的メトリクスのパフォーマンス向上に加えて、他の比較アプローチよりもはるかに微妙な詳細を回復できることが示されています。

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