論文の概要: Statistical Component Separation for Targeted Signal Recovery in Noisy Mixtures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15012v3
• Date: Wed, 28 Feb 2024 21:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 19:01:10.535081
• Title: Statistical Component Separation for Targeted Signal Recovery in Noisy Mixtures
• Title（参考訳）: 雑音混入の信号回復のための統計的成分分離
• Authors: Bruno R\'egaldo-Saint Blancard, Michael Eickenberg
• Abstract要約: 統計的成分分離」問題は、雑音混合からターゲット信号の統計的記述子のセットを予め定義された状態に戻すことに焦点を当てている。 提案手法は,ほとんどの状況において,標準的なデノナイジング手法よりも,対象データのディスクリプタの回復性が高いことを示す。 我々は,この手法を,初期手法に新たな視点を与える拡散ステップワイズアルゴリズムを導入することで拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.619794838436152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Separating signals from an additive mixture may be an unnecessarily hard problem when one is only interested in specific properties of a given signal. In this work, we tackle simpler "statistical component separation" problems that focus on recovering a predefined set of statistical descriptors of a target signal from a noisy mixture. Assuming access to samples of the noise process, we investigate a method devised to match the statistics of the solution candidate corrupted by noise samples with those of the observed mixture. We first analyze the behavior of this method using simple examples with analytically tractable calculations. Then, we apply it in an image denoising context employing 1) wavelet-based descriptors, 2) ConvNet-based descriptors on astrophysics and ImageNet data. In the case of 1), we show that our method better recovers the descriptors of the target data than a standard denoising method in most situations. Additionally, despite not constructed for this purpose, it performs surprisingly well in terms of peak signal-to-noise ratio on full signal reconstruction. In comparison, representation 2) appears less suitable for image denoising. Finally, we extend this method by introducing a diffusive stepwise algorithm which gives a new perspective to the initial method and leads to promising results for image denoising under specific circumstances.
• Abstract（参考訳）: 添加剤混合物からの信号の分離は、与えられた信号の特定の性質のみに関心がある場合、必然的に難しい問題となる。 本研究では,目標信号の統計的記述子集合を雑音混合から復元することに焦点を当てた,より単純な「統計成分分離」問題に取り組む。 ノイズプロセスのサンプルへのアクセスを仮定し,ノイズサンプルによる解候補の統計値と観測混合物の統計値とを一致させる手法を検討した。 まず, この手法の挙動を, 解析的に計算可能な簡単な例を用いて解析する。 そして、それを画像認知コンテキストに適用する。 1)ウェーブレットベースの記述子 2)convnetによる天体物理学とイメージネットデータの記述子。 1)の場合,本手法は,ほとんどの状況において標準的なデノナイジング法よりも,対象データのディスクリプタをよりよく回収することを示す。 また、この目的のために構築されていないにもかかわらず、全信号再構成におけるピーク信号対雑音比の点で驚くほどよく機能する。 比較すると 表現は 2) 画像復調にはあまり適さない。 最後に,この手法を拡散ステップワイズアルゴリズムを導入することで拡張し,初期手法に対する新たな視点を与え,特定の状況下で画像の雑音化に有望な結果をもたらす。

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