論文の概要: Weighted structure tensor total variation for image denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10482v2
• Date: Thu, 4 Apr 2024 07:00:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 20:42:13.155059
• Title: Weighted structure tensor total variation for image denoising
• Title（参考訳）: 画像復調のための重み付き構造テンソル全変動
• Authors: Xiuhan Sheng, Lijuan Yang, Jingya Chang,
• Abstract要約: 画像復号化問題に対して、構造テンソル全変量モデル(STV)は、他の競合する正規化手法と比較して優れた性能を示す。 異方性全変動(ATV)モデルに導入された異方性重み付き行列を用いてSTVモデルを改善する。 提案する重み付きSTVモデルは,画像からローカル情報を効果的に取得し,復調過程において詳細を維持できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5120567378386615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: For image denoising problems, the structure tensor total variation (STV)-based models show good performances when compared with other competing regularization approaches. However, the STV regularizer does not couple the local information of the image and may not maintain the image details. Therefore, we employ the anisotropic weighted matrix introduced in the anisotropic total variation (ATV) model to improve the STV model. By applying the weighted matrix to the discrete gradient of the patch-based Jacobian operator in STV, our proposed weighted STV (WSTV) model can effectively capture local information from images and maintain their details during the denoising process. The optimization problem in the model is solved by a fast first-order gradient projection algorithm with a complexity result of $O(1 / i^2)$. For images with different Gaussian noise levels, the experimental results demonstrate that the WSTV model can effectively improve the quality of restored images compared to other TV and STV-based models.
• Abstract（参考訳）: 画像復号化問題に対して、構造テンソル全変量モデル(STV)は、他の競合する正規化手法と比較して優れた性能を示す。 しかし、STVレギュレータは画像のローカル情報を結合せず、画像の詳細を保持できない可能性がある。 そこで, 異方性全変動(ATV)モデルに導入された異方性重み付き行列を用いて, STVモデルを改善する。 STVにおけるパッチベースのヤコビアン演算子の離散勾配に重み付き行列を適用することにより、提案手法により、画像から局所情報を効果的に取得し、復調過程において詳細を維持することができる。 モデルの最適化問題は、O(1 / i^2)$の複雑性結果を持つ高速な一階勾配予測アルゴリズムによって解決される。 ガウスノイズレベルが異なる画像に対して、WSTVモデルは、他のテレビやSTVモデルと比較して、復元された画像の品質を効果的に向上させることができることを示す実験結果が得られた。

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