論文の概要: Image Denoising and the Generative Accumulation of Photons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06607v2
• Date: Tue, 1 Aug 2023 17:44:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 17:08:18.652152
• Title: Image Denoising and the Generative Accumulation of Photons
• Title（参考訳）: 画像の雑音化と光子の生成的蓄積
• Authors: Alexander Krull, Hector Basevi, Benjamin Salmon, Andre Zeug, Franziska M\"uller, Samuel Tonks, Leela Muppala, Ales Leonardis
• Abstract要約: 我々は,次の光子がどこに到着できるかを予測するために訓練されたネットワークが,実際に最小平均二乗誤差(MMSE)を解くことを示している。 自己監督型認知のための新しい戦略を提案する。 本稿では,画像に少量の光子を反復的にサンプリングし,付加することにより,可能な解の後方からサンプリングする新しい方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.14988413396991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a fresh perspective on shot noise corrupted images and noise removal. By viewing image formation as the sequential accumulation of photons on a detector grid, we show that a network trained to predict where the next photon could arrive is in fact solving the minimum mean square error (MMSE) denoising task. This new perspective allows us to make three contributions: We present a new strategy for self-supervised denoising, We present a new method for sampling from the posterior of possible solutions by iteratively sampling and adding small numbers of photons to the image. We derive a full generative model by starting this process from an empty canvas. We call this approach generative accumulation of photons (GAP). We evaluate our method quantitatively and qualitatively on 4 new fluorescence microscopy datasets, which will be made available to the community. We find that it outperforms supervised, self-supervised and unsupervised baselines or performs on-par.
• Abstract（参考訳）: ショットノイズ劣化画像とノイズ除去の新たな視点を提示する。 検出器格子上の光子の逐次蓄積として画像形成を見ることで、次の光子がどこに着くかを予測するために訓練されたネットワークが、実際は最小平均二乗誤差(MMSE)分解タスクを解決していることを示す。 この新たな視点は,3つのコントリビューションを可能にする。我々は,自己監督的認知のための新しい戦略を提示する。我々は,画像に少量の光子を反復サンプリングして,可能な解の後部からサンプリングする新しい方法を提案する。 この過程を空のキャンバスから始めることによって、完全な生成モデルを導出する。 我々はこのアプローチを光子の生成的蓄積(GAP)と呼ぶ。 本手法は4つの新しい蛍光顕微鏡データセットを定量的・定性的に評価し,コミュニティに公開する予定である。 教師付き,自己監督型,教師なしのベースラインを上回っているか,あるいはオンパーで実行する。

関連論文リスト

• Fluctuation-based deconvolution in fluorescence microscopy using plug-and-play denoisers [2.236663830879273]
  蛍光顕微鏡で得られた生きた試料の画像の空間分解能は、可視光の回折により物理的に制限される。 この制限を克服するために、いくつかのデコンボリューションと超解像技術が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T15:43:52Z)
• Markup-to-Image Diffusion Models with Scheduled Sampling [111.30188533324954]
  画像生成の最近の進歩に基づき,画像にマークアップを描画するためのデータ駆動型アプローチを提案する。 このアプローチは拡散モデルに基づいており、デノナイジング操作のシーケンスを用いてデータの分布をパラメータ化する。 数式(La)、テーブルレイアウト(HTML)、シート音楽(LilyPond)、分子画像(SMILES)の4つのマークアップデータセットの実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T04:56:12Z)
• Enhancing convolutional neural network generalizability via low-rank weight approximation [6.763245393373041]
  十分なノイズ処理は、画像処理にとって重要な第一歩であることが多い。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は画像のノイズ化に広く利用されている。 本研究では,タッカー低ランクテンソル近似に基づく自己教師付き画像復調フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T14:11:05Z)
• Poisson2Sparse: Self-Supervised Poisson Denoising From a Single Image [34.27748767631027]
  本稿では,単一画像の自己教師型学習手法を提案する。 繰り返しニューラルネットワークを用いた画像復調のための従来の反復最適化アルゴリズムを近似する。 提案手法はPSNRとSSIMの両面で最先端の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T00:08:58Z)
• SNIPS: Solving Noisy Inverse Problems Stochastically [25.567566997688044]
  本稿では,線形逆問題の後部分布からサンプルを抽出するSNIPSアルゴリズムを提案する。 我々の解はランゲヴィン力学とニュートン法からのアイデアを取り入れ、事前訓練された最小二乗誤差(MMSE)を利用する。 得られたサンプルは、与えられた測定値と鋭く、詳細で一致しており、それらの多様性は、解決される逆問題に固有の不確実性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T13:33:21Z)
• Learning Spatial and Spatio-Temporal Pixel Aggregations for Image and Video Denoising [104.59305271099967]
  ピクセル集計ネットワークを提示し、画像デノイジングのためのピクセルサンプリングと平均戦略を学びます。 時間空間にまたがるサンプル画素をビデオデノナイズするための画素集約ネットワークを開発した。 本手法は,動的シーンにおける大きな動きに起因する誤認問題を解決することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T13:00:46Z)
• Stochastic Image Denoising by Sampling from the Posterior Distribution [25.567566997688044]
  少量のMSEを維持しながら、実行可能で高品質の結果を生み出す新しい消音アプローチを提案します。 本手法は, MMSEデノイザーの繰り返し適用に依存したランゲビンダイナミクスを用い, 後方分布から効果的にサンプリングすることにより, 再構成画像を得る。 その知覚性のため、提案アルゴリズムは与えられたノイズ入力に対して様々な高品質な出力を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-23T18:28:19Z)
• Improving Blind Spot Denoising for Microscopy [73.94017852757413]
  自己監督型認知の質を向上させる新しい方法を提案する。 我々は、クリーンな画像がポイントスプレッド関数(PSF)との畳み込みの結果であり、ニューラルネットワークの最後にこの操作を明示的に含んでいると仮定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T13:06:24Z)
• Fully Unsupervised Diversity Denoising with Convolutional Variational Autoencoders [81.30960319178725]
  完全畳み込み変分オートエンコーダ(VAE)に基づく復調手法であるDivNoisingを提案する。 まず, 撮像ノイズモデルをデコーダに明示的に組み込むことにより, 教師なしの雑音発生問題をVAEフレームワーク内に定式化する手法を提案する。 このようなノイズモデルは、ノイズの多いデータから測定したり、ブートストラップしたり、トレーニング中に共同学習したりすることが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T21:28:13Z)
• Unsupervised Low-light Image Enhancement with Decoupled Networks [103.74355338972123]
  我々は、実世界の低照度画像を教師なしで拡張する2段階のGANベースのフレームワークを学習する。 提案手法は,照度向上と雑音低減の両面から,最先端の教師なし画像強調法より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T13:37:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。