論文の概要: Learning to adapt unknown noise for hyperspectral image denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06081v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 02:17:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 22:32:32.679396
• Title: Learning to adapt unknown noise for hyperspectral image denoising
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像復調のための未知雑音の適応学習
• Authors: Xiangyu Rui, Xiangyong Cao, Jun Shu, Qian Zhao, Deyu Meng,
• Abstract要約: 重み付きネットワーク(HWnet)による重みの予測を提案する。 HWnetは、バイレベル最適化フレームワークにおけるいくつかのモデルベースのHSI記述法から、正確に学習されている。 大規模な実験により、提案されたHWnetは、異なる複雑なノイズを扱うためのHSIデノナイジングモデルの能力を向上させるのに大いに役立つことが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.211404580222855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For hyperspectral image (HSI) denoising task, the causes of noise embeded in an HSI are typically complex and uncontrollable. Thus, it remains a challenge for model-based HSI denoising methods to handle complex noise. To enhance the noise-handling capabilities of existing model-based methods, we resort to design a general weighted data fidelity term. The weight in this term is used to assess the noise intensity and thus elementwisely adjust the contribution of the observed noisy HSI in a denoising model. The similar concept of "weighting" has been hinted in several methods. Due to the unknown nature of the noise distribution, the implementation of "weighting" in these works are usually achieved via empirical formula for specific denoising method. In this work, we propose to predict the weight by a hyper-weight network (i.e., HWnet). The HWnet is learned exactly from several model-based HSI denoising methods in a bi-level optimization framework based on the data-driven methodology. For a noisy HSI, the learned HWnet outputs its corresponding weight. Then the weighted data fidelity term implemented with the predicted weight can be explicitly combined with a target model-based HSI denoising method. In this way, our HWnet achieves the goal of enhancing the noise adaptation ability of model-based HSI denoising methods for different noisy HSIs. Extensive experiments verify that the proposed HWnet can effecitvely help to improve the ability of an HSI denoising model to handle different complex noises. This further implies that our HWnet could transfer the noise knowledge at the model level and we also study the corresponding generalization theory for simple illustration.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)復調タスクでは、HSIに埋め込まれたノイズの原因は通常複雑で制御不能である。 したがって、複雑なノイズを扱うためのモデルベースのHSI復調法は依然として課題である。 既存のモデルベース手法のノイズ処理能力を高めるため、一般的な重み付きデータ忠実度項を設計する。 この用語の重みは、雑音強度の評価に用いられ、観測された雑音HSIの寄与をデノナイジングモデルで要素的に調整する。 同様の「重み付け」の概念はいくつかの方法で示唆されている。 ノイズ分布の未知の性質のため、これらの作品における「重み付け」の実装は、通常、特定の雑音化法に対する経験的公式によって達成される。 本研究では,超軽量ネットワーク(HWnet)による重み予測を提案する。 HWnetは、データ駆動手法に基づく双方向最適化フレームワークにおけるモデルベースのHSI記述手法から、正確に学習されている。 ノイズの多いHSIに対して、学習されたHWnetはその対応する重みを出力する。 そして、予測重み付き重み付きデータ忠実度項を目標モデルに基づくHSI復調法と明示的に組み合わせることができる。 このようにして、HWnetは、異なる雑音HSIに対するモデルベースHSI復調手法の雑音適応能力を向上させるという目標を達成する。 大規模な実験により、提案されたHWnetは、異なる複雑なノイズを扱うためのHSIデノナイジングモデルの能力を向上させるのに大いに役立つことが確認された。 このことは、我々のHWnetがモデルレベルでノイズ知識を伝達できることを示唆し、簡単な図解のために対応する一般化理論についても検討する。

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