論文の概要: A cross Transformer for image denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10408v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 13:53:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 14:05:04.541979
• Title: A cross Transformer for image denoising
• Title（参考訳）: 画像デノイジング用クロストランス
• Authors: Chunwei Tian, Menghua Zheng, Wangmeng Zuo, Shichao Zhang, Yanning Zhang and Chia-Wen Ling
• Abstract要約: 直列ブロック(SB)、並列ブロック(PB)、残留ブロック(RB)を備えたクロストランスフォーマー(CTNet)を提案する。 CTNetは、実画像や合成画像のデノナイジングにおいて、一般的なデノナイジング法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.68175077524111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks (CNNs) depend on feedforward and feedback ways to obtain good performance in image denoising. However, how to obtain effective structural information via CNNs to efficiently represent given noisy images is key for complex scenes. In this paper, we propose a cross Transformer denoising CNN (CTNet) with a serial block (SB), a parallel block (PB), and a residual block (RB) to obtain clean images for complex scenes. A SB uses an enhanced residual architecture to deeply search structural information for image denoising. To avoid loss of key information, PB uses three heterogeneous networks to implement multiple interactions of multi-level features to broadly search for extra information for improving the adaptability of an obtained denoiser for complex scenes. Also, to improve denoising performance, Transformer mechanisms are embedded into the SB and PB to extract complementary salient features for effectively removing noise in terms of pixel relations. Finally, a RB is applied to acquire clean images. Experiments illustrate that our CTNet is superior to some popular denoising methods in terms of real and synthetic image denoising. It is suitable to mobile digital devices, i.e., phones. Codes can be obtained at https://github.com/hellloxiaotian/CTNet.
• Abstract（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワーク(deep convolutional neural network:cnns)はフィードフォワードとフィードバックの方法に依存し、画像の雑音化において優れた性能を得る。 しかし, 複雑なシーンでは, cnnによる効果的な構造情報を得る方法が重要である。 本稿では,CNN (CTNet) にシリアルブロック (SB) と並列ブロック (PB) と残差ブロック (RB) を付加して複雑なシーンのクリーンな画像を得るクロストランスフォーマーを提案する。 SBは、強化された残差アーキテクチャを用いて、画像復調のための構造情報を深く探索する。 鍵情報の喪失を避けるため、pbは3つの異種ネットワークを使用してマルチレベル機能の複数インタラクションを実装し、複雑なシーンに対するデノイザーの適応性を改善するために、追加情報を広く検索する。 また、デノナイジング性能を向上させるため、トランスフォーマー機構をSBおよびPBに埋め込み、画素関係の観点からノイズを効果的に除去する相補的なサリエント特徴を抽出する。 最後に、RBを適用してクリーン画像を取得する。 実験の結果,CTNetは実画像および合成画像の復調において,一般的な復調法よりも優れていることがわかった。 携帯電話などの携帯用デジタル機器に向いている。 コードはhttps://github.com/hellloxiaotian/CTNetで取得できる。

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