論文の概要: Weighted structure tensor total variation for image denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10482v1
- Date: Sun, 18 Jun 2023 05:37:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 20:22:17.289205
- Title: Weighted structure tensor total variation for image denoising
- Title(参考訳): 重み付き構造テンソル総変動による画像の雑音化
- Authors: Xiuhan Sheng and Jingya Changa
- Abstract要約: 異方性全変量モデル(ATV)と構造テンソル全変量モデル(STV)を組み合わせた新しい画像復調正規化器を提案する。
モデルは、画像の1次情報を効果的にキャプチャし、復調処理中に局所的な特徴を維持することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Based on the variational framework of the image denoising problem, we
introduce a novel image denoising regularizer that combines anisotropic total
variation model (ATV) and structure tensor total variation model (STV) in this
paper. The model can effectively capture the first-order information of the
image and maintain local features during the denoising process by applying the
matrix weighting operator proposed in the ATV model to the patch-based Jacobian
matrix in the STV model. Denoising experiments on grayscale and RGB color
images demonstrate that the suggested model can produce better restoration
quality in comparison to other well-known methods based on
total-variation-based models and the STV model.
- Abstract(参考訳): 本稿では, 画像復号化問題の変分枠組みに基づいて, 異方性全変量モデル (ATV) と構造テンソル全変量モデル (STV) を組み合わせた新しい画像復号化正規化手法を提案する。
本モデルは,stvモデルにおけるパッチベースヤコビ行列に対して,atvモデルで提案する行列重み演算子を適用することにより,画像の1次情報を効果的に捕捉し,ノイズ処理中に局所的な特徴を維持できる。
グレースケールとrgbカラー画像のノイズ除去実験により,提案手法は,全変量ベースモデルとstvモデルに基づく他の既知の手法と比較して,良好な修復品質が得られることが示された。
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