論文の概要: Blind2Sound: Self-Supervised Image Denoising without Residual Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05183v1
- Date: Thu, 9 Mar 2023 11:21:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 15:07:24.898614
- Title: Blind2Sound: Self-Supervised Image Denoising without Residual Noise
- Title（参考訳）: Blind2Sound:残音のない自己監督画像
- Authors: Zejin Wang, Jiazheng Liu, Jiazheng Liu, Hua Han
- Abstract要約: Poisson-Gaussianノイズに対する自己監督型視覚障害は依然として困難な課題である。
そこで我々はBlind2Soundを提案する。Blind2Soundは難聴画像の残音を克服するシンプルで効果的な手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.192255321684027
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self-supervised blind denoising for Poisson-Gaussian noise remains a
challenging task. Pseudo-supervised pairs constructed from single noisy images
re-corrupt the signal and degrade the performance. The visible blindspots solve
the information loss in masked inputs. However, without explicitly noise
sensing, mean square error as an objective function cannot adjust denoising
intensities for dynamic noise levels, leading to noticeable residual noise. In
this paper, we propose Blind2Sound, a simple yet effective approach to overcome
residual noise in denoised images. The proposed adaptive re-visible loss senses
noise levels and performs personalized denoising without noise residues while
retaining the signal lossless. The theoretical analysis of intermediate medium
gradients guarantees stable training, while the Cramer Gaussian loss acts as a
regularization to facilitate the accurate perception of noise levels and
improve the performance of the denoiser. Experiments on synthetic and
real-world datasets show the superior performance of our method, especially for
single-channel images.
- Abstract（参考訳）: Poisson-Gaussianノイズに対する自己監督型視覚障害は依然として困難な課題である。
単一ノイズ画像から構成した擬似教師付きペアは、信号を再分解し、性能を低下させる。
目に見える盲点は、マスクされた入力の情報損失を解決する。
しかし, 目標関数としての平均二乗誤差は, 動的雑音レベルの劣化強度を調整できないため, 顕著な残雑音が生じる。
本稿では,復調画像の残音を克服するシンプルな手法であるBlind2Soundを提案する。
提案した適応的可視損失はノイズレベルを感知し、信号損失を抑えながらノイズ残差を伴わずにパーソナライズする。
中間媒質勾配の理論解析は安定なトレーニングを保証し、クラーガウス損失はノイズレベルを正確に知覚し、デノイザーの性能を向上させるための正規化として作用する。
合成および実世界のデータセットを用いた実験は,特に単一チャネル画像において,本手法の優れた性能を示す。
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