論文の概要: Variational Deep Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01074v1
• Date: Sun, 3 Jul 2022 16:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 16:28:24.944226
• Title: Variational Deep Image Restoration
• Title（参考訳）: 変分深部画像復元
• Authors: Jae Woong Soh, Nam Ik Cho
• Abstract要約: 本稿では,画像復元のための新しい変分推論フレームワークと,提案フレームワークで記述した復元問題を解決する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)構造を提案する。 具体的には,ガウス雑音の除去,実環境雑音の低減,ブラインド画像の超解像,JPEG圧縮アーティファクトの低減について,最先端の性能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.195082841065947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a new variational inference framework for image restoration and a convolutional neural network (CNN) structure that can solve the restoration problems described by the proposed framework. Earlier CNN-based image restoration methods primarily focused on network architecture design or training strategy with non-blind scenarios where the degradation models are known or assumed. For a step closer to real-world applications, CNNs are also blindly trained with the whole dataset, including diverse degradations. However, the conditional distribution of a high-quality image given a diversely degraded one is too complicated to be learned by a single CNN. Therefore, there have also been some methods that provide additional prior information to train a CNN. Unlike previous approaches, we focus more on the objective of restoration based on the Bayesian perspective and how to reformulate the objective. Specifically, our method relaxes the original posterior inference problem to better manageable sub-problems and thus behaves like a divide-and-conquer scheme. As a result, the proposed framework boosts the performance of several restoration problems compared to the previous ones. Specifically, our method delivers state-of-the-art performance on Gaussian denoising, real-world noise reduction, blind image super-resolution, and JPEG compression artifacts reduction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像復元のための新しい変分推論フレームワークと,提案フレームワークで記述した復元問題を解決する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)構造を提案する。 初期のCNNベースの画像復元手法は、主にネットワークアーキテクチャ設計や、劣化モデルが知られているか想定されている非盲検シナリオによるトレーニング戦略に重点を置いていた。 現実世界のアプリケーションに一歩近づくために、CNNはさまざまな劣化を含むデータセット全体を盲目的にトレーニングしている。 しかし、多様に劣化した画像が与えられた高品質画像の条件分布は、単一のcnnで学習するには複雑すぎる。 そのため、CNNを訓練するための事前情報を提供する方法もいくつかある。 従来のアプローチと異なり,ベイズ的視点に基づく修復の目的と目標の再構成の方法に重点を置いている。 具体的には,提案手法は,元の後部推論問題を緩和し,管理可能なサブプロブレムを改良する。 その結果, 提案手法は, 従来のものと比べ, いくつかの復元問題の性能向上を図っている。 具体的には,gaussian denoising,real-world noise reduction,blind image super- resolution,jpeg compression artifacts reductionにおける最先端性能を提供する。

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