論文の概要: Multi-channel Nuclear Norm Minus Frobenius Norm Minimization for Color Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08094v1
• Date: Fri, 16 Sep 2022 04:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 17:27:09.534253
• Title: Multi-channel Nuclear Norm Minus Frobenius Norm Minimization for Color Image Denoising
• Title（参考訳）: カラー画像デノナイジングのための多チャンネル核種最小フリーベニウスノーム最小化
• Authors: Yiwen Shan, Dong Hu, Zhi Wang, Tao Jia
• Abstract要約: 従来の戦略の1つは、RGBイメージを相関の少ない色空間に変換し、新しい空間の各チャネルを別々に識別することである。 本稿では,核ノルムの最小化フレームワークであるフロベニウス・ノルム最小化フレームワークを用いて,カラー画像のマルチチャネル最適化モデルを提案する。 合成および実ノイズデータセットによる実験結果は,提案モデルが最先端モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.20787253404652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Color image denoising is frequently encountered in various image processing and computer vision tasks. One traditional strategy is to convert the RGB image to a less correlated color space and denoise each channel of the new space separately. However, such a strategy can not fully exploit the correlated information between channels and is inadequate to obtain satisfactory results. To address this issue, this paper proposes a new multi-channel optimization model for color image denoising under the nuclear norm minus Frobenius norm minimization framework. Specifically, based on the block-matching, the color image is decomposed into overlapping RGB patches. For each patch, we stack its similar neighbors to form the corresponding patch matrix. The proposed model is performed on the patch matrix to recover its noise-free version. During the recovery process, a) a weight matrix is introduced to fully utilize the noise difference between channels; b) the singular values are shrunk adaptively without additionally assigning weights. With them, the proposed model can achieve promising results while keeping simplicity. To solve the proposed model, an accurate and effective algorithm is built based on the alternating direction method of multipliers framework. The solution of each updating step can be analytically expressed in closed-from. Rigorous theoretical analysis proves the solution sequences generated by the proposed algorithm converge to their respective stationary points. Experimental results on both synthetic and real noise datasets demonstrate the proposed model outperforms state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 色分けは、様々な画像処理やコンピュータビジョンタスクで頻繁に発生する。 従来の戦略の1つは、RGBイメージを相関の少ない色空間に変換し、新しい空間の各チャネルを別々に識別することである。 しかし、そのような戦略はチャネル間の相関情報を十分に活用できず、十分な結果を得るには不十分である。 この問題に対処するために,核ノルムminus frobeniusノルム最小化枠組みに基づくカラー画像のマルチチャネル最適化モデルを提案する。 具体的には、ブロックマッチングに基づいて、カラー画像を重なり合うRGBパッチに分解する。 各パッチについて、その類似の隣接をスタックして対応するパッチマトリックスを形成します。 提案モデルがパッチマトリックス上で実行され、ノイズのないバージョンが復元される。 回復の過程で a) チャネル間のノイズ差を完全に活用するために重み行列を導入すること b) 特異値は、付加的に重みを割り当てることなく適応的に縮小される。 提案したモデルでは,単純さを維持しながら有望な結果が得られる。 提案モデルを解くために,乗算器フレームワークの交互方向法に基づいて,高精度かつ効果的なアルゴリズムを構築した。 各更新ステップの解をクローズアウトで解析的に表現することができる。 厳密な理論解析は、提案されたアルゴリズムによって生成された解列がそれぞれの定常点に収束することを証明する。 合成および実ノイズデータセットによる実験結果は,提案モデルが最先端モデルより優れていることを示す。

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