Fugu-MT 論文翻訳(概要): Weighted Anisotropic-Isotropic Total Variation for Poisson Denoising

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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