論文の概要: PoGaIN: Poisson-Gaussian Image Noise Modeling from Paired Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04866v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 17:34:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 19:14:57.735574
• Title: PoGaIN: Poisson-Gaussian Image Noise Modeling from Paired Samples
• Title（参考訳）: PoGaIN:PairedサンプルからのPoisson-Gaussian画像ノイズモデリング
• Authors: Nicolas B\"ahler, Majed El Helou, \'Etienne Objois, Kaan Okumu\c{s}, and Sabine S\"usstrunk
• Abstract要約: ペア画像を用いたポアソン・ガウス雑音モデルのための新しい累積的アプローチを導出する。 MSE, アウトレーヤの効果, 画像依存性, バイアスに着目し, 異なるベースライン上での性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.22047303381213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image noise can often be accurately fitted to a Poisson-Gaussian distribution. However, estimating the distribution parameters from only a noisy image is a challenging task. Here, we study the case when paired noisy and noise-free samples are available. No method is currently available to exploit the noise-free information, which holds the promise of achieving more accurate estimates. To fill this gap, we derive a novel, cumulant-based, approach for Poisson-Gaussian noise modeling from paired image samples. We show its improved performance over different baselines with special emphasis on MSE, effect of outliers, image dependence and bias, and additionally derive the log-likelihood function for further insight and discuss real-world applicability.
• Abstract（参考訳）: 画像ノイズはしばしばポアソン・ガウス分布に正確に適合する。 しかし,ノイズ画像のみから分布パラメータを推定することは難しい課題である。 そこで本研究では,ノイズフリーとペアノイズフリーの事例について検討する。 現在、より正確な推定を行うという約束を守るため、ノイズフリー情報を利用する方法はない。 このギャップを埋めるために、ペア画像サンプルからポアソン・ガウシアンノイズモデリングのための新しい累積法を導出する。 本稿では,mseに着目した異なるベースラインに対する性能向上,異常値の影響,画像依存性とバイアス,さらには実世界の適用可能性に関する洞察と議論のためのlog-likelihood関数の導出について述べる。

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