論文の概要: A Comparison of Image Denoising Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08990v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 13:41:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 14:42:25.351444
• Title: A Comparison of Image Denoising Methods
• Title（参考訳）: 画像のデノイジング法の比較
• Authors: Zhaoming Kong, Fangxi Deng, Haomin Zhuang, Xiaowei Yang, Jun Yu, and Lifang He
• Abstract要約: 我々は、異なるアプリケーションのための合成データセットと実世界のデータセットの様々なデノベーション手法を比較した。 単純な行列に基づくアルゴリズムは, テンソルのアルゴリズムと比較して, 同様の結果が得られる可能性が示唆された。 近年の進歩にもかかわらず、既存の技術の欠点と拡張の可能性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.366521117420096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancement of imaging devices and countless images generated everyday pose an increasingly high demand on image denoising, which still remains a challenging task in terms of both effectiveness and efficiency. To improve denoising quality, numerous denoising techniques and approaches have been proposed in the past decades, including different transforms, regularization terms, algebraic representations and especially advanced deep neural network (DNN) architectures. Despite their sophistication, many methods may fail to achieve desirable results for simultaneous noise removal and fine detail preservation. In this paper, to investigate the applicability of existing denoising techniques, we compare a variety of denoising methods on both synthetic and real-world datasets for different applications. We also introduce a new dataset for benchmarking, and the evaluations are performed from four different perspectives including quantitative metrics, visual effects, human ratings and computational cost. Our experiments demonstrate: (i) the effectiveness and efficiency of representative traditional denoisers for various denoising tasks, (ii) a simple matrix-based algorithm may be able to produce similar results compared with its tensor counterparts, and (iii) the notable achievements of DNN models, which exhibit impressive generalization ability and show state-of-the-art performance on various datasets. In spite of the progress in recent years, we discuss shortcomings and possible extensions of existing techniques. Datasets, code and results are made publicly available and will be continuously updated at https://github.com/ZhaomingKong/Denoising-Comparison.
• Abstract（参考訳）: 画像デバイスや毎日生成される無数の画像の進歩は、画像のノイズの増大を招き、効果と効率の両面で依然として困難な課題となっている。 復調性を改善するために、様々な変換、正規化項、代数表現、特に高度な深層ニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを含む多くの復調技術とアプローチが近年提案されている。 その洗練度にもかかわらず、多くの方法が同時ノイズ除去と細部保存のための望ましい結果を達成することができない可能性がある。 本稿では,既存のデノイジング手法の適用性を検討するために,合成データと実世界データの両方における様々なデノイジング手法を比較した。 また、ベンチマークのための新しいデータセットを導入し、定量的指標、視覚効果、人格評価、計算コストの4つの観点から評価を行った。 私たちの実験は (i)各種課題に対する代表的伝統的代名詞の有効性と効率 (ii) 単純な行列ベースのアルゴリズムは、テンソルと同じような結果が得られる可能性があり、 3) DNNモデルの顕著な成果は, 様々なデータセットにおいて, 優れた一般化能力を示し, 最先端の性能を示すものである。 近年の進歩にもかかわらず、既存の技術の欠点と拡張の可能性について論じる。 データセット、コード、結果は公開され、https://github.com/zhaomingkong/denoising-comparisonで継続的に更新される。

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