論文の概要: Explicit Diffusion of Gaussian Mixture Model Based Image Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08411v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 16:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 13:21:55.944409
• Title: Explicit Diffusion of Gaussian Mixture Model Based Image Priors
• Title（参考訳）: ガウス混合モデルに基づく画像優先の明示的拡散
• Authors: Martin Zach and Thomas Pock and Erich Kobler and Antonin Chambolle
• Abstract要約: 確率変数の密度$f_X$を逐次平滑化により推定する問題に取り組む。 抽出可能であり,解釈可能であり,少数の学習可能なパラメータしか持たないまま,我々のモデルが競合する結果をもたらす画像の復調に関する予備的な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.131511684410148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we tackle the problem of estimating the density $f_X$ of a random variable $X$ by successive smoothing, such that the smoothed random variable $Y$ fulfills $(\partial_t - \Delta_1)f_Y(\,\cdot\,, t) = 0$, $f_Y(\,\cdot\,, 0) = f_X$. With a focus on image processing, we propose a product/fields of experts model with Gaussian mixture experts that admits an analytic expression for $f_Y (\,\cdot\,, t)$ under an orthogonality constraint on the filters. This construction naturally allows the model to be trained simultaneously over the entire diffusion horizon using empirical Bayes. We show preliminary results on image denoising where our model leads to competitive results while being tractable, interpretable, and having only a small number of learnable parameters. As a byproduct, our model can be used for reliable noise estimation, allowing blind denoising of images corrupted by heteroscedastic noise.
• Abstract（参考訳）: この作業では、スムーズな確率変数 $Y$ が $(\partial_t - \Delta_1)f_Y(\,\cdot\, t) = 0$, $f_Y(\,\cdot\, 0) = f_X$ を満たすような連続的な滑らか化により、確率変数 $X$ の密度 $f_X$ を推定する問題に取り組む。 画像処理に焦点をあてて,フィルタの直交性制約下での$f_y (\,\cdot\,,t)$の解析式を認めるガウス混合専門家によるエキスパートモデルの製品/分野を提案する。 この構造により、実験的なベイズを用いて拡散水平線全体を同時に訓練することができる。 抽出可能であり,解釈可能であり,少数の学習可能なパラメータしか持たないまま,我々のモデルが競合する結果をもたらす画像の復調に関する予備的な結果を示す。 副生成物として,本モデルは信頼性の高い雑音推定に利用でき,不連続雑音による画像のブラインドデノイングを可能にする。

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