論文の概要: Image Denoising: The Deep Learning Revolution and Beyond -- A Survey
Paper --
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03362v1
- Date: Mon, 9 Jan 2023 14:16:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-10 18:12:10.824790
- Title: Image Denoising: The Deep Learning Revolution and Beyond -- A Survey
Paper --
- Title（参考訳）: image denoising: the deep learning revolution and beyond -- a survey paper --
- Authors: Michael Elad, Bahjat Kawar, Gregory Vaksman
- Abstract要約: 画像復調は、画像処理において最も古く最も研究されている問題の1つである。
深層学習の画像処理への浸透は、画像のノイズ化に革命をもたらした。
画像認知の分野における最近の変化は、よりよい認知を設計する能力を超えたものになっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.648352957466983
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image denoising (removal of additive white Gaussian noise from an image) is
one of the oldest and most studied problems in image processing. An extensive
work over several decades has led to thousands of papers on this subject, and
to many well-performing algorithms for this task. Indeed, 10 years ago, these
achievements have led some researchers to suspect that "Denoising is Dead", in
the sense that all that can be achieved in this domain has already been
obtained. However, this turned out to be far from the truth, with the
penetration of deep learning (DL) into image processing. The era of DL brought
a revolution to image denoising, both by taking the lead in today's ability for
noise removal in images, and by broadening the scope of denoising problems
being treated. Our paper starts by describing this evolution, highlighting in
particular the tension and synergy that exist between classical approaches and
modern DL-based alternatives in design of image denoisers.
The recent transitions in the field of image denoising go far beyond the
ability to design better denoisers. In the 2nd part of this paper we focus on
recently discovered abilities and prospects of image denoisers. We expose the
possibility of using denoisers to serve other problems, such as regularizing
general inverse problems and serving as the prime engine in diffusion-based
image synthesis. We also unveil the idea that denoising and other inverse
problems might not have a unique solution as common algorithms would have us
believe. Instead, we describe constructive ways to produce randomized and
diverse high quality results for inverse problems, all fueled by the progress
that DL brought to image denoising.
This survey paper aims to provide a broad view of the history of image
denoising and closely related topics. Our aim is to give a better context to
recent discoveries, and to the influence of DL in our domain.
- Abstract（参考訳）: 画像復調(画像からの付加的な白色ガウスノイズの除去)は、画像処理において最も古く研究されている問題の一つである。
数十年にわたる広範囲にわたる研究が、この問題に関する何千もの論文や、この課題に対する多くの優れたアルゴリズムに繋がった。
実際、10年前には、この領域で達成できる全てのものが既に得られているという意味で、この成果が「脱生は死んだ」と疑う研究者もいた。
しかし、深層学習(DL)が画像処理に浸透したことで、これは真実とは程遠いことが判明した。
dlの時代は、今日の画像におけるノイズ除去能力のリードと、処理中のノイズ除去問題の範囲を広げることによって、画像のノイズ除去に革命をもたらした。
本稿は、この進化を説明することから始まり、特に古典的アプローチと画像デノイザの設計における現代のDLベースの代替品の間に存在する緊張と相乗効果を強調した。
画像デノイジングの分野における最近の変遷は、より良いデノイジングを設計する能力を超えている。
本稿の第2部では,近年発見された画像デノイザの能力と展望について注目する。
一般逆問題を正則化したり,拡散に基づく画像合成において主エンジンとして機能するなど,デノワザを他の問題に役立てる可能性を明らかにする。
我々はまた、デノイジングや他の逆問題には、一般的なアルゴリズムが信じさせるようなユニークな解決策がないかもしれないという考えも明らかにした。
代わりに、逆問題に対するランダム化および多種多様な高品質な結果を生成する構築的手法について述べる。
本研究の目的は,画像の雑音化の歴史と関連する話題の広い視点を提供することである。
我々の目的は、最近の発見と、我々のドメインにおけるDLの影響により良い文脈を提供することである。
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