Fugu-MT 論文翻訳(概要): CFNet: Conditional Filter Learning with Dynamic Noise Estimation for Real Image Denoising

論文の概要: CFNet: Conditional Filter Learning with Dynamic Noise Estimation for Real Image Denoising

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14576v1
Date: Sat, 26 Nov 2022 14:28:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 19:59:07.415368
Title: CFNet: Conditional Filter Learning with Dynamic Noise Estimation for Real Image Denoising
Title（参考訳）: CFNet:実画像復調のための動的雑音推定を用いた条件付きフィルタ学習
Authors: Yifan Zuo, Jiacheng Xie, Yuming Fang, Yan Huang, Wenhui Jiang
Abstract要約: 本稿では、カメラ内信号処理パイプラインを用いた異方性ガウス/ポアソンガウス分布によって近似された実雑音について考察する。本稿では,特徴位置の異なる最適なカーネルを画像とノイズマップの局所的特徴により適応的に推定できる条件付きフィルタを提案する。また,CNN構造にノイズ推定や非ブラインド復調を行う場合,反復的特徴復調を導出する前に連続的にノイズを更新すると考える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.29552796977652
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A mainstream type of the state of the arts (SOTAs) based on convolutional neural network (CNN) for real image denoising contains two sub-problems, i.e., noise estimation and non-blind denoising. This paper considers real noise approximated by heteroscedastic Gaussian/Poisson Gaussian distributions with in-camera signal processing pipelines. The related works always exploit the estimated noise prior via channel-wise concatenation followed by a convolutional layer with spatially sharing kernels. Due to the variable modes of noise strength and frequency details of all feature positions, this design cannot adaptively tune the corresponding denoising patterns. To address this problem, we propose a novel conditional filter in which the optimal kernels for different feature positions can be adaptively inferred by local features from the image and the noise map. Also, we bring the thought that alternatively performs noise estimation and non-blind denoising into CNN structure, which continuously updates noise prior to guide the iterative feature denoising. In addition, according to the property of heteroscedastic Gaussian distribution, a novel affine transform block is designed to predict the stationary noise component and the signal-dependent noise component. Compared with SOTAs, extensive experiments are conducted on five synthetic datasets and three real datasets, which shows the improvement of the proposed CFNet.
Abstract（参考訳）: 実像復調のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく芸術(SOTA)の主流型には、ノイズ推定と非盲検という2つのサブプロブレムが含まれる。本稿では,カメラ内信号処理パイプラインを用いたヘテロシデスティックガウス分布とポアソンガウス分布によって近似される実雑音について考察する。関連した作品は、常にチャネル毎の連結により予測されるノイズを活用し、その後に空間的に共有されるカーネルを持つ畳み込み層を用いる。ノイズ強度の変動モードと全ての特徴位置の周波数詳細のため、この設計は対応するデノナイジングパターンを適応的に調整することはできない。この問題に対処するために,画像とノイズマップの局所的特徴により,異なる特徴位置の最適なカーネルを適応的に推定できる条件付きフィルタを提案する。また、cnn構造にノイズ推定と非blind雑音化を交互に実施し、反復的な特徴雑音化を導く前にノイズを継続的に更新する。さらに, ヘテロシドスティックなガウス分布の特性に基づき, 定常雑音成分と信号依存雑音成分を予測する新しいアフィン変換ブロックを考案した。 SOTAと比較して、提案するCFNetの改良を示す5つの合成データセットと3つの実データセットに対して広範な実験を行う。

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