論文の概要: Target Aware Poisson-Gaussian Noise Parameters Estimation from Noisy Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12142v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 17:53:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 16:06:09.002582
• Title: Target Aware Poisson-Gaussian Noise Parameters Estimation from Noisy Images
• Title（参考訳）: 雑音画像からのポアソン・ガウス雑音パラメータの推定
• Authors: \'Etienne Objois, Kaan Okumu\c{s}, Nicolas B\"ahler
• Abstract要約: センサが捉えた生画像に対して,Poisson-Gaussianノイズモデルを用いる。 分散および累積統計量に基づく2つのアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Digital sensors can lead to noisy results under many circumstances. To be able to remove the undesired noise from images, proper noise modeling and an accurate noise parameter estimation is crucial. In this project, we use a Poisson-Gaussian noise model for the raw-images captured by the sensor, as it fits the physical characteristics of the sensor closely. Moreover, we limit ourselves to the case where observed (noisy), and ground-truth (noise-free) image pairs are available. Using such pairs is beneficial for the noise estimation and is not widely studied in literature. Based on this model, we derive the theoretical maximum likelihood solution, discuss its practical implementation and optimization. Further, we propose two algorithms based on variance and cumulant statistics. Finally, we compare the results of our methods with two different approaches, a CNN we trained ourselves, and another one taken from literature. The comparison between all these methods shows that our algorithms outperform the others in terms of MSE and have good additional properties.
• Abstract（参考訳）: デジタルセンサーは多くの状況下でノイズを生じさせる。 望ましくないノイズを画像から除去できるためには、適切なノイズモデリングと正確なノイズパラメータ推定が不可欠である。 本研究では,センサの物理的特性によく適合するため,ポアソン・ガウスノイズモデルを用いて生画像の取得を行う。 さらに、観測された(ノイズ)と、観測された(ノイズのない)画像ペアが利用できる場合に限る。 このようなペアを用いることはノイズ推定に有用であり、文献では広く研究されていない。 このモデルに基づき,理論的最大度解を導出し,実用的実装と最適化について論じる。 さらに,分散および累積統計量に基づく2つのアルゴリズムを提案する。 最後に、我々の手法の結果を2つの異なるアプローチ、すなわち、自分たちで訓練したcnnと、文学から取られた別のアプローチと比較します。 これらの手法を比較すると、我々のアルゴリズムはMSEの点で他よりも優れており、優れた追加特性を持っていることが分かる。

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