論文の概要: Single-Image based unsupervised joint segmentation and denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10511v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 10:47:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 15:05:09.380348
- Title: Single-Image based unsupervised joint segmentation and denoising
- Title（参考訳）: 単一画像に基づく教師なし関節分割と認知
- Authors: Nadja Gruber, Johannes Schwab, No\'emie Debroux, Nicolas Papadakis,
Markus Haltmeier
- Abstract要約: 単一画像の分割とデノナイズのための教師なし手法を開発した。
データ駆動の手法とは対照的に、我々のモデルはトレーニングデータベースを使わずに、画像を複数の意味のある領域に分割することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.415833838592684
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we develop an unsupervised method for the joint segmentation
and denoising of a single image. To this end, we combine the advantages of a
variational segmentation method with the power of a self-supervised,
single-image based deep learning approach. One major strength of our method
lies in the fact, that in contrast to data-driven methods, where huge amounts
of labeled samples are necessary, our model can segment an image into multiple
meaningful regions without any training database. Further, we introduce a novel
energy functional in which denoising and segmentation are coupled in a way that
both tasks benefit from each other. The limitations of existing single-image
based variational segmentation methods, which are not capable of dealing with
high noise or generic texture, are tackled by this specific combination with
self-supervised image denoising. We propose a unified optimisation strategy and
show that, especially for very noisy images available in microscopy, our
proposed joint approach outperforms its sequential counterpart as well as
alternative methods focused purely on denoising or segmentation. Another
comparison is conducted with a supervised deep learning approach designed for
the same application, highlighting the good performance of our approach.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,単一画像の分割とデノナイズのための教師なし手法を開発する。
この目的のために,変動分節法の利点と,自己教師付き,単一画像に基づく深層学習手法のパワーを組み合わせる。
我々の手法の大きな強みは、大量のラベル付きサンプルが必要なデータ駆動手法とは対照的に、トレーニングデータベースを使わずに画像を複数の意味のある領域に分割できることである。
さらに, 分節化と分節化を結合した新しいエネルギー汎関数を, 双方のタスクが相互に利益をもたらす方法で導入する。
高ノイズや汎用的なテクスチャを扱うことができない、既存の単一画像に基づく変分分割法の制限は、この特定の組み合わせと自己教師付き画像デノイジングによって取り組まれている。
本稿では,特に顕微鏡で利用できる非常にノイズの多い画像に対して,提案する共同手法は,その逐次的手法と,純粋に復調やセグメンテーションに焦点を当てた代替手法よりも優れていることを示す。
別の比較は、同じアプリケーション用に設計された教師付きディープラーニングアプローチで行われ、私たちのアプローチの優れたパフォーマンスを強調します。
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