論文の概要: Tuning-free Plug-and-Play Hyperspectral Image Deconvolution with Deep Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15307v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 13:41:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:17:01.288353
• Title: Tuning-free Plug-and-Play Hyperspectral Image Deconvolution with Deep Priors
• Title（参考訳）: 深い優先順位を持つ調整不要なプラグアンドプレイハイパースペクトル画像デコンボリューション
• Authors: Xiuheng Wang, Jie Chen, C\'edric Richard
• Abstract要約: HSIデコンボリューションのためのチューニング不要なPlug-and-Playアルゴリズムを提案する。 具体的には、交互方向乗算器(ADMM)を用いて問題を2つの反復的部分確率に分解する。 フレキシブルブラインド3Dデノナイジングネットワーク(B3DDN)は、より深い事前学習と、異なるノイズレベルを持つデノナイジングサブプロブレムの解決を目的として設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0622962428871885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deconvolution is a widely used strategy to mitigate the blurring and noisy degradation of hyperspectral images~(HSI) generated by the acquisition devices. This issue is usually addressed by solving an ill-posed inverse problem. While investigating proper image priors can enhance the deconvolution performance, it is not trivial to handcraft a powerful regularizer and to set the regularization parameters. To address these issues, in this paper we introduce a tuning-free Plug-and-Play (PnP) algorithm for HSI deconvolution. Specifically, we use the alternating direction method of multipliers (ADMM) to decompose the optimization problem into two iterative sub-problems. A flexible blind 3D denoising network (B3DDN) is designed to learn deep priors and to solve the denoising sub-problem with different noise levels. A measure of 3D residual whiteness is then investigated to adjust the penalty parameters when solving the quadratic sub-problems, as well as a stopping criterion. Experimental results on both simulated and real-world data with ground-truth demonstrate the superiority of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: デコンボリューション(deconvolution)は、取得装置が生成するハイパースペクトル画像~(hsi)のぼやけやノイズを軽減するために広く用いられる戦略である。 この問題は通常、不適切な逆問題を解くことで解決される。 適切な画像プリエントを調べることでデコンボリューション性能が向上するが、強力な正規化器を手作りし、正規化パラメータを設定することは自明ではない。 本稿では,これらの問題に対処するため,hsiデコンボリューションのためのチューニングフリープラグアンドプレイ(pnp)アルゴリズムを提案する。 具体的には、乗算器の交互方向法(ADMM)を用いて最適化問題を2つの反復部分確率に分解する。 フレキシブルブラインド3dデノイジングネットワーク(b3ddn)は、より深い事前学習と、異なるノイズレベルでデノイジングサブ問題を解くために設計されている。 次に、3次元残留白度の測定を行い、二次部分問題を解く際のペナルティパラメータと停止基準を調整する。 実地データと実地データの両方における実験結果から,提案手法の優位性が示された。

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