論文の概要: Deep Convolutional Framelet Denoising for Panoramic by Mixed Wavelet Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10306v3
- Date: Fri, 30 Aug 2024 07:39:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 20:41:13.197158
- Title: Deep Convolutional Framelet Denoising for Panoramic by Mixed Wavelet Integration
- Title（参考訳）: 混合ウェーブレット統合によるパノラマの深部畳み込み
- Authors: Masoud Shahraki Mohammadi, Seyed Javad Seyed Mahdavi Chabok,
- Abstract要約: この領域で最も重要な課題の1つは、常に画像ノイズを下げることである。
本稿では,この波形とD4ウェーブレットを高エネルギー濃度で結合し,U-Netニューラルネットワークアーキテクチャを用いることを提案する。
他のデータセットによる研究によると、ワンウェーブネットワークの有効性は0.5%から1.2%に増加した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Enhancing quality and removing noise during preprocessing is one of the most critical steps in image processing. X-ray images are created by photons colliding with atoms and the variation in scattered noise absorption. This noise leads to a deterioration in the graph's medical quality and, at times, results in repetition, thereby increasing the patient's effective dose. One of the most critical challenges in this area has consistently been lowering the image noise. Techniques like BM3d, low-pass filters, and Autoencoder have taken this step. Owing to their structural design and high rate of repetition, neural networks employing diverse architectures have, over the past decade, achieved noise reduction with satisfactory outcomes, surpassing the traditional BM3D and low-pass filters. The combination of the Hankel matrix with neural networks represents one of these configurations. The Hankel matrix aims to identify a local circle by separating individual values into local and non-local components, utilizing a non-local matrix. A non-local matrix can be created using the wave or DCT. This paper suggests integrating the waveform with the Daubechies (D4) wavelet due to its higher energy concentration and employs the u-Net neural network architecture, which incorporates the waveform exclusively at each stage. The outcomes were evaluated using the PSNR and SSIM criteria, and the outcomes were verified by using various waves. The effectiveness of a one-wave network has increased from 0.5% to 1.2%, according to studies done on other datasets
- Abstract（参考訳）: 前処理における品質向上とノイズ除去は、画像処理における最も重要なステップの1つである。
X線画像は、原子と衝突する光子と散乱ノイズ吸収のばらつきによって生成される。
このノイズは、グラフの医療的品質を低下させ、時には反復し、患者の有効用量を増加させる。
この領域で最も重要な課題の1つは、常に画像ノイズを下げることである。
BM3dやローパスフィルタ、Autoencoderといった技術がこの一歩を踏み出した。
構造設計と高い繰り返し率のため、様々なアーキテクチャを用いたニューラルネットワークは、過去10年間で、従来のBM3Dやローパスフィルタを超越して、良好な結果でノイズ低減を実現している。
ハンケル行列とニューラルネットワークの組み合わせは、これらの構成の1つである。
ハンケル行列は、非局所行列を用いて、個々の値を局所成分と非局所成分に分離することで局所円を識別することを目的としている。
非局所行列は波動またはDCTを用いて作成することができる。
本稿では,この波形をダウブチー(D4)ウェーブレットに高エネルギー濃度で統合し,各段階でのみ波形を組み込むu-Netニューラルネットワークアーキテクチャを採用することを提案する。
結果はPSNRとSSIMの基準を用いて評価され,様々な波を用いて検証された。
他のデータセットによる研究によると、1波ネットワークの有効性は0.5%から1.2%に増加した。
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