論文の概要: Score Priors Guided Deep Variational Inference for Unsupervised
Real-World Single Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04682v1
- Date: Wed, 9 Aug 2023 03:26:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-10 15:22:27.512552
- Title: Score Priors Guided Deep Variational Inference for Unsupervised
Real-World Single Image Denoising
- Title（参考訳）: 教師なし実世界単一画像に対するスコア優先による深い変動推定
- Authors: Jun Cheng, Tao Liu, Shan Tan
- Abstract要約: 本稿では,実世界の実演のためのスコア先行誘導深部変分推論,すなわちScoreDVIを提案する。
我々は、実世界の雑音をモデル化するために、非i.i.d$ガウス混合モデルと変分ノイズ後部モデルを利用する。
提案手法は,他の単一画像ベースの実世界のデノベーション手法よりも優れ,データセットベースの教師なし手法に匹敵する性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.486289176696438
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-world single image denoising is crucial and practical in computer
vision. Bayesian inversions combined with score priors now have proven
effective for single image denoising but are limited to white Gaussian noise.
Moreover, applying existing score-based methods for real-world denoising
requires not only the explicit train of score priors on the target domain but
also the careful design of sampling procedures for posterior inference, which
is complicated and impractical. To address these limitations, we propose a
score priors-guided deep variational inference, namely ScoreDVI, for practical
real-world denoising. By considering the deep variational image posterior with
a Gaussian form, score priors are extracted based on easily accessible minimum
MSE Non-$i.i.d$ Gaussian denoisers and variational samples, which in turn
facilitate optimizing the variational image posterior. Such a procedure
adaptively applies cheap score priors to denoising. Additionally, we exploit a
Non-$i.i.d$ Gaussian mixture model and variational noise posterior to model the
real-world noise. This scheme also enables the pixel-wise fusion of multiple
image priors and variational image posteriors. Besides, we develop a
noise-aware prior assignment strategy that dynamically adjusts the weight of
image priors in the optimization. Our method outperforms other single
image-based real-world denoising methods and achieves comparable performance to
dataset-based unsupervised methods.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンでは,実世界の単一画像デノイジングが不可欠かつ実用的である。
ベイズインバージョンとスコア先行値を組み合わせることで、単一画像の復調に有効であることが証明された。
さらに,既存のスコアに基づく実世界のデノベーション手法を適用するには,対象領域におけるスコア先行の明示的な編成だけでなく,後部推論のためのサンプリング手順を慎重に設計する必要がある。
これらの制限に対処するために,本研究では,実際の実世界デノイジングのためのスコア優先の深い変分推論,すなわち scorevi を提案する。
ガウス形式の深部変分画像後部を考慮し、容易にアクセス可能な最小限のMSE(Non-$i.i.d$ Gaussian denoisers)と変分サンプルに基づいてスコア先行を抽出し、変分画像後部を最適化する。
このような手順は、雑音化に先立って安価スコアを適応的に適用する。
さらに,非i.i.d.ガウス混合モデルと変動雑音を用いて実世界の雑音をモデル化する。
この方式はまた、多重画像先行と変動画像後部の画素ワイド融合を可能にする。
また,最適化において画像の重み付けを動的に調整するノイズ対応優先戦略を開発した。
提案手法は,他の単一画像ベースの実世界のデノベーション手法よりも優れ,データセットベースの教師なし手法に匹敵する性能を実現する。
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