論文の概要: Weighted Anisotropic-Isotropic Total Variation for Poisson Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00439v1
- Date: Sat, 1 Jul 2023 23:25:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-05 16:03:23.102569
- Title: Weighted Anisotropic-Isotropic Total Variation for Poisson Denoising
- Title(参考訳): ポアソン雑音下での重み付き異方性-異方性全変動
- Authors: Kevin Bui, Yifei Lou, Fredrick Park, Jack Xin
- Abstract要約: ポアソンノイズ(Poisson noise)は、天文学や医学などの光子に制限されたイメージングシステムによって撮影された画像によく起こる。
正規化として重み付き異方性等方性全変動(AITV)を組み込んだPoisson denoisingモデルを提案する。
そこで我々は,効率的な実装のための近似演算子を組み合わせた乗算器の交互方向法を開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.6381163133447836
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Poisson noise commonly occurs in images captured by photon-limited imaging
systems such as in astronomy and medicine. As the distribution of Poisson noise
depends on the pixel intensity value, noise levels vary from pixels to pixels.
Hence, denoising a Poisson-corrupted image while preserving important details
can be challenging. In this paper, we propose a Poisson denoising model by
incorporating the weighted anisotropic-isotropic total variation (AITV) as a
regularization. We then develop an alternating direction method of multipliers
with a combination of a proximal operator for an efficient implementation.
Lastly, numerical experiments demonstrate that our algorithm outperforms other
Poisson denoising methods in terms of image quality and computational
efficiency.
- Abstract(参考訳): ポアソンノイズ(poisson noise)は、天文学や医学などの光子制限型イメージングシステムによって撮影された画像で一般的に発生する。
ポアソンノイズの分布は画素強度値に依存するため、ノイズレベルは画素によって異なる。
したがって、重要な詳細を保存しながら、ポアソン崩壊したイメージを飾ることは困難である。
本稿では,重み付き異方性-等方性全変動(AITV)を正規化として組み込んだPoisson denoisingモデルを提案する。
次に,効率の良い実装のために,近位演算子を組み合わせた乗算器の交互方向法を開発した。
最後に, 数値実験により, 画像品質と計算効率の点で, ポアソン除算法に勝ることを示す。
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