論文の概要: Learning Enhancement From Degradation: A Diffusion Model For Fundus
Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04603v1
- Date: Wed, 8 Mar 2023 14:14:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 13:45:32.668350
- Title: Learning Enhancement From Degradation: A Diffusion Model For Fundus
Image Enhancement
- Title(参考訳): 劣化からの学習促進:ファンドス画像強調のための拡散モデル
- Authors: Puijin Cheng and Li Lin and Yijin Huang and Huaqing He and Wenhan Luo
and Xiaoying Tang
- Abstract要約: 我々は新しい拡散モデルに基づくフレームワーク、"Learning Enhancement from Degradation (LED)"を紹介した。
LEDは、画質の悪い画像から画質の悪い画像まで、分解マッピングを学習する。
LEDは、臨床的に重要な特徴をより明瞭に維持する強化結果を出力することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.91300560770087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The quality of a fundus image can be compromised by numerous factors, many of
which are challenging to be appropriately and mathematically modeled. In this
paper, we introduce a novel diffusion model based framework, named Learning
Enhancement from Degradation (LED), for enhancing fundus images. Specifically,
we first adopt a data-driven degradation framework to learn degradation
mappings from unpaired high-quality to low-quality images. We then apply a
conditional diffusion model to learn the inverse enhancement process in a
paired manner. The proposed LED is able to output enhancement results that
maintain clinically important features with better clarity. Moreover, in the
inference phase, LED can be easily and effectively integrated with any existing
fundus image enhancement framework. We evaluate the proposed LED on several
downstream tasks with respect to various clinically-relevant metrics,
successfully demonstrating its superiority over existing state-of-the-art
methods both quantitatively and qualitatively. The source code is available at
https://github.com/QtacierP/LED.
- Abstract(参考訳): 基礎画像の品質は多くの要因によって損なわれ、その多くが適切に数学的にモデル化されることが困難である。
本稿では,新しい拡散モデルに基づくフレームワークであるLearning Enhancement from Degradation(LED)を紹介した。
具体的には,まずデータ駆動型分解フレームワークを採用し,非ペア型高画質画像から低品質画像への分解マッピングを学習した。
次に,条件付き拡散モデルを適用して,逆拡張過程をペアで学習する。
提案したLEDは、臨床的に重要な特徴をより明瞭に維持する拡張結果を出力することができる。
また、推測段階では、LEDを既存の眼底画像強調フレームワークと容易に効果的に統合することができる。
提案したLEDは,様々な臨床関連指標に対して,様々な下流課題において評価し,既存の最先端手法よりも定量的かつ定性的に優れていることを示した。
ソースコードはhttps://github.com/QtacierP/LEDで入手できる。
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