論文の概要: A Novel Truncated Norm Regularization Method for Multi-channel Color Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07932v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 03:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 17:01:30.255326
• Title: A Novel Truncated Norm Regularization Method for Multi-channel Color Image Denoising
• Title（参考訳）: マルチチャンネルカラー画像復調のための新しいノーム正規化法
• Authors: Yiwen Shan, Dong Hu, Haoming Ding, Chunming Yang, Zhi Wang
• Abstract要約: 本論文は,DtNFM法(DtNFM法)を用いて,二重重み付き核ノルム最小化法(double-weighted truncated nuclear norm minus truncated Frobenius norm minimization, DtNFM法)を用いてカラー画像のノイズ化を行う。 雑音像の非局所的な自己相似性を利用して、類似した構造を収集し、類似したパッチ行列を連続的に構築する。 合成および実雑音データセットの実験により、提案手法は、多くの最先端カラー画像復調法より優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.503884149358341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the high flexibility and remarkable performance, low-rank approximation methods has been widely studied for color image denoising. However, those methods mostly ignore either the cross-channel difference or the spatial variation of noise, which limits their capacity in real world color image denoising. To overcome those drawbacks, this paper is proposed to denoise color images with a double-weighted truncated nuclear norm minus truncated Frobenius norm minimization (DtNFM) method. Through exploiting the nonlocal self-similarity of the noisy image, the similar structures are gathered and a series of similar patch matrices are constructed. For each group, the DtNFM model is conducted for estimating its denoised version. The denoised image would be obtained by concatenating all the denoised patch matrices. The proposed DtNFM model has two merits. First, it models and utilizes both the cross-channel difference and the spatial variation of noise. This provides sufficient flexibility for handling the complex distribution of noise in real world images. Second, the proposed DtNFM model provides a close approximation to the underlying clean matrix since it can treat different rank components flexibly. To solve the problem resulted from DtNFM model, an accurate and effective algorithm is proposed by exploiting the framework of the alternating direction method of multipliers (ADMM). The generated subproblems are discussed in detail. And their global optima can be easily obtained in closed-form. Rigorous mathematical derivation proves that the solution sequences generated by the algorithm converge to a single critical point. Extensive experiments on synthetic and real noise datasets demonstrate that the proposed method outperforms many state-of-the-art color image denoising methods.
• Abstract（参考訳）: 高い柔軟性と顕著な性能のため、低位近似法はカラー画像のノイズ化のために広く研究されている。 しかし、これらの手法は、実世界のカラー画像のノイズの容量を制限するクロスチャネル差やノイズの空間的変動をほとんど無視する。 これらの欠点を克服するために,二重重み付き核ノルムminus truncated frobenius norm minimization (dtnfm) 法によるカラー画像のノイズ除去を提案する。 ノイズ画像の非局所的自己相似性を利用して類似した構造を収集し、類似したパッチ行列を構築する。 各グループについて、dtnfmモデルを実行し、その分別バージョンを推定する。 切り離された画像は、全ての切り離されたパッチ行列を連結することで得られる。 DtNFMモデルには2つの利点がある。 まず、チャネル間差とノイズの空間的変動の両方をモデル化し、活用する。 これにより、現実世界の画像におけるノイズの複雑な分布を扱うのに十分な柔軟性が得られる。 第二に、提案したDtNFMモデルは、異なるランク成分を柔軟に扱うことができるため、基礎となるクリーンマトリックスに近似を与える。 DtNFMモデルから得られた問題を解決するために,乗算器の交互方向法(ADMM)の枠組みを利用して,高精度かつ効率的なアルゴリズムを提案する。 生成された部分問題について詳細に論じる。 そして、それらのグローバルオプティマは、クローズドフォームで簡単に得ることができる。 厳密な数学的導出は、アルゴリズムによって生成された解列が一つの臨界点に収束することを証明する。 合成および実ノイズデータセットに関する広範囲な実験により,提案手法が最先端のカラー画像デノイジング法よりも優れていることが示された。

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