論文の概要: Linear Combinations of Patches are Unreasonably Effective for Single-Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00422v2
• Date: Fri, 23 Aug 2024 09:25:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 20:34:38.707825
• Title: Linear Combinations of Patches are Unreasonably Effective for Single-Image Denoising
• Title（参考訳）: パッチの線形結合は単一画像の認知に不合理な効果がある
• Authors: Sébastien Herbreteau, Charles Kervrann,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、画像のノイズ化に革命を起こし、大幅な精度向上を実現している。 画像先行を外部から学習する必要性を軽減するため、入力ノイズ画像の分析のみに基づいて、単画像方式で復調を行う。 本研究は, この制約下でのデノナイズのためのパッチの線形結合の有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.893124686141782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the past decade, deep neural networks have revolutionized image denoising in achieving significant accuracy improvements by learning on datasets composed of noisy/clean image pairs. However, this strategy is extremely dependent on training data quality, which is a well-established weakness. To alleviate the requirement to learn image priors externally, single-image (a.k.a., self-supervised or zero-shot) methods perform denoising solely based on the analysis of the input noisy image without external dictionary or training dataset. This work investigates the effectiveness of linear combinations of patches for denoising under this constraint. Although conceptually very simple, we show that linear combinations of patches are enough to achieve state-of-the-art performance. The proposed parametric approach relies on quadratic risk approximation via multiple pilot images to guide the estimation of the combination weights. Experiments on images corrupted artificially with Gaussian noise as well as on real-world noisy images demonstrate that our method is on par with the very best single-image denoisers, outperforming the recent neural network based techniques, while being much faster and fully interpretable.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、ディープニューラルネットワークは、ノイズ/クリーンなイメージペアからなるデータセットから学習することで、画像のデノーミングに革命をもたらし、大幅な精度向上を実現している。 しかし、この戦略は、十分に確立された弱点であるデータ品質のトレーニングに極めて依存している。 画像先行を外部から学習する必要性を軽減するため、外部辞書や訓練データセットを使わずに入力ノイズ画像の分析のみに基づいて、単一画像(例えば、自己監督的またはゼロショット)の手法が復調を行う。 本研究は, この制約下でのデノナイズのためのパッチの線形結合の有効性について検討する。 概念的には非常に単純ではあるが,パッチの線形結合は最先端の性能を達成するのに十分であることを示す。 提案したパラメトリック・アプローチは、組み合わせ重量の推定を導くために、複数のパイロット画像による二次的リスク近似に依存する。 ガウスノイズと実世界の雑音で人工的に劣化した画像に対する実験は、我々の手法が最も優れた単一画像デノイザと同等であり、最近のニューラルネットワークベースの技術より優れており、より高速で完全に解釈可能であることを示している。

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