論文の概要: Unsupervised Linear and Iterative Combinations of Patches for Image
Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00422v1
- Date: Thu, 1 Dec 2022 10:52:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 16:12:28.892457
- Title: Unsupervised Linear and Iterative Combinations of Patches for Image
Denoising
- Title(参考訳): 画像復調用パッチの教師なし線形および反復結合
- Authors: S\'ebastien Herbreteau and Charles Kervrann
- Abstract要約: BM3Dを代表とする非局所的2段階雑音のパラメトリックビューを導入する。
このパラダイム内では、反復による数学的パラメトリックな定式化の拡張を提案する。
結果の定式化は、教師なしの方法でさらに多くのパラメータを推定することを含む。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.4519649635864584
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We introduce a parametric view of non-local two-step denoisers, for which
BM3D is a major representative, where quadratic risk minimization is leveraged
for unsupervised optimization. Within this paradigm, we propose to extend the
underlying mathematical parametric formulation by iteration. This
generalization can be expected to further improve the denoising performance,
somehow curbed by the impracticality of repeating the second stage for all
two-step denoisers. The resulting formulation involves estimating an even
larger amount of parameters in a unsupervised manner which is all the more
challenging. Focusing on the parameterized form of NL-Ridge, the simplest but
also most efficient non-local two-step denoiser, we propose a progressive
scheme to approximate the parameters minimizing the risk. In the end, the
denoised images are made up of iterative linear combinations of patches.
Experiments on artificially noisy images but also on real-world noisy images
demonstrate that our method compares favorably with the very best unsupervised
denoisers such as WNNM, outperforming the recent deep-learning-based
approaches, while being much faster.
- Abstract(参考訳): BM3Dが代表的であり,2次リスク最小化を非教師なし最適化に活用する非局所的2段階デノイザのパラメトリックビューを導入する。
このパラダイム内では、反復による数学的パラメトリックな定式化の拡張を提案する。
この一般化は、2段階のデノイザーすべてに対して2段目の繰り返しが現実的でないために、さらなるデノイジング性能の向上を期待できる。
結果として得られる定式化は、さらに多くのパラメータを教師なしの方法で推定することを伴う。
nl-ridgeのパラメータ化形式,最も単純だが最も効率的な非局所二段階デノイザーに着目し,リスクを最小化するパラメータを近似するプログレッシブスキームを提案する。
最終的に、切り離された画像はパッチの反復的な線形結合で構成されている。
人工的にノイズの多い画像だけでなく,実世界のノイズ画像でも実験した結果,wnnmなどの教師なしデノイザと比較して,近年のディープラーニングアプローチをはるかに高速で上回る結果が得られた。
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