論文の概要: Hierarchical Disentangled Representation for Invertible Image Denoising and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13358v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 01:24:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 18:00:13.570663
• Title: Hierarchical Disentangled Representation for Invertible Image Denoising and Beyond
• Title（参考訳）: 可逆画像のデノイジングとそれを超える階層的不等角表現
• Authors: Wenchao Du, Hu Chen, Yi Zhang, and H. Yang
• Abstract要約: 画像の高周波部分にノイズが現れる傾向にあるという潜在観測に着想を得て,完全可逆復調法を提案する。 ノイズ画像は、可逆変換により、清浄な低周波およびハイブリッドな高周波部品に分解する。 このように、ノイズのない低周波部品と高周波部品とを逆にマージして、デノナイジングをトラクタブルにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.432771193620702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image denoising is a typical ill-posed problem due to complex degradation. Leading methods based on normalizing flows have tried to solve this problem with an invertible transformation instead of a deterministic mapping. However, the implicit bijective mapping is not explored well. Inspired by a latent observation that noise tends to appear in the high-frequency part of the image, we propose a fully invertible denoising method that injects the idea of disentangled learning into a general invertible neural network to split noise from the high-frequency part. More specifically, we decompose the noisy image into clean low-frequency and hybrid high-frequency parts with an invertible transformation and then disentangle case-specific noise and high-frequency components in the latent space. In this way, denoising is made tractable by inversely merging noiseless low and high-frequency parts. Furthermore, we construct a flexible hierarchical disentangling framework, which aims to decompose most of the low-frequency image information while disentangling noise from the high-frequency part in a coarse-to-fine manner. Extensive experiments on real image denoising, JPEG compressed artifact removal, and medical low-dose CT image restoration have demonstrated that the proposed method achieves competing performance on both quantitative metrics and visual quality, with significantly less computational cost.
• Abstract（参考訳）: 画像のデノイジングは複雑な劣化による典型的な不適切な問題である。 正規化フローに基づくリード法は、決定論的写像の代わりに可逆変換を用いてこの問題を解こうとしている。 しかし、暗黙の単射写像はよく調べられていない。 画像の高周波部分にノイズが現れる傾向にあるという潜時観察に着想を得て, 一般の非可逆ニューラルネットワークに非絡み合い学習のアイデアを注入し, 高周波部分からノイズを分離する, 完全可逆デノナイジング法を提案する。 より具体的には、ノイズ像を可逆変換を伴うクリーンな低周波およびハイブリッドな高周波部品に分解し、次に潜在空間におけるケース固有ノイズと高周波成分を分解する。 これにより、ノイズのない低周波部品と高周波部品とを逆にマージしてデノナイジングを可能にする。 さらに,低周波画像情報のほとんどを分解し,かつ,高周波部分からのノイズを粗度から細度に分離するフレキシブルな階層的不等角化フレームワークを構築した。 実画像のデノイジング,jpeg圧縮アーティファクト除去,医療用低線量ct画像復元に関する広範な実験により,提案手法が定量的指標と視覚品質の両方において,計算コストを著しく低減し,競合する性能を達成できることが実証された。

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