論文の概要: Noise2SR: Learning to Denoise from Super-Resolved Single Noisy Fluorescence Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06411v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 04:44:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-15 13:07:55.149268
• Title: Noise2SR: Learning to Denoise from Super-Resolved Single Noisy Fluorescence Image
• Title（参考訳）: noise2sr: 超解像単発蛍光画像からの発声学習
• Authors: Xuanyu Tian, Qing Wu, Hongjiang Wei, Yuyao Zhang
• Abstract要約: ノイズ2SRは、異なる次元の雑音のペア画像で訓練するために設計されている。 より効率的に自己監督され、単一ノイズの観測からより多くの画像の詳細を復元することができる。 我々は、ノイズ2SRは、他の種類の科学的画像品質を改善する可能性があると想定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.388253054229155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fluorescence microscopy is a key driver to promote discoveries of biomedical research. However, with the limitation of microscope hardware and characteristics of the observed samples, the fluorescence microscopy images are susceptible to noise. Recently, a few self-supervised deep learning (DL) denoising methods have been proposed. However, the training efficiency and denoising performance of existing methods are relatively low in real scene noise removal. To address this issue, this paper proposed self-supervised image denoising method Noise2SR (N2SR) to train a simple and effective image denoising model based on single noisy observation. Our Noise2SR denoising model is designed for training with paired noisy images of different dimensions. Benefiting from this training strategy, Noise2SR is more efficiently self-supervised and able to restore more image details from a single noisy observation. Experimental results of simulated noise and real microscopy noise removal show that Noise2SR outperforms two blind-spot based self-supervised deep learning image denoising methods. We envision that Noise2SR has the potential to improve more other kind of scientific imaging quality.
• Abstract（参考訳）: 蛍光顕微鏡は生物医学研究の発見を促進する重要な要因である。 しかし, 顕微鏡装置の限界と観察試料の特性により, 蛍光顕微鏡像はノイズに影響を受けやすい。 近年,自己教師型深層学習(DL)法が提案されている。 しかし,実環境騒音除去では,既存手法の訓練効率と騒音低減性能は比較的低い。 そこで本稿では,単発雑音観測に基づく簡易かつ効果的な画像雑音モデルを訓練するために,自己教師付き画像雑音化方式のノイズ2sr(n2sr)を提案する。 noise2srのデノイジングモデルは、異なる次元のノイズ画像のペアトレーニング用に設計されています。 このトレーニング戦略の利点により、ノイズ2srはより効率的に自己監視され、単一のノイズ観測からより多くの画像詳細を復元することができる。 シミュレーションノイズと実顕微鏡ノイズ除去実験の結果,ノイズ2SRは2つの盲点に基づく自己教師型ディープラーニング画像復調法より優れていた。 noise2srは、他の種類の科学的画像品質を改善する可能性を期待する。

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