Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Image Denoising with Score Function

論文の概要: Unsupervised Image Denoising with Score Function

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08384v1
Date: Mon, 17 Apr 2023 15:52:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-18 14:31:52.026134
Title: Unsupervised Image Denoising with Score Function
Title（参考訳）: スコア機能を有する教師なし画像
Authors: Yutong Xie, Mingze Yuan, Bin Dong and Quanzheng Li
Abstract要約: 現在の教師なし学習法は、通常、アプリケーションに制約がある。本稿では,より汎用的で複雑な雑音モデルに適用可能な新しい手法を提案する。本手法は,ノイズモデルが単純で,他の手法が適用できない場合や性能が悪い場合にも優れた性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.814785792844738
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Though achieving excellent performance in some cases, current unsupervised learning methods for single image denoising usually have constraints in applications. In this paper, we propose a new approach which is more general and applicable to complicated noise models. Utilizing the property of score function, the gradient of logarithmic probability, we define a solving system for denoising. Once the score function of noisy images has been estimated, the denoised result can be obtained through the solving system. Our approach can be applied to multiple noise models, such as the mixture of multiplicative and additive noise combined with structured correlation. Experimental results show that our method is comparable when the noise model is simple, and has good performance in complicated cases where other methods are not applicable or perform poorly.
Abstract（参考訳）: 性能に優れる場合もあるが、単一の画像の雑音化のための教師なし学習法は通常、応用に制約がある。本稿では,より汎用的で複雑な雑音モデルに適用可能な新しい手法を提案する。対数確率の勾配であるスコア関数の特性を利用することで、復調のための解法システムを定義する。ノイズ画像のスコア関数が推定されると、解法システムを介して分別結果が得られる。本手法は、乗法と加法雑音の混合と構造相関の混合など、複数のノイズモデルに適用できる。実験結果から,本手法はノイズモデルが単純で,他の手法が適用できない場合や性能が悪い場合にも優れた性能を示すことがわかった。

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