Fugu-MT 論文翻訳(概要): Back to Basics: Fast Denoising Iterative Algorithm

論文の概要: Back to Basics: Fast Denoising Iterative Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06634v1
Date: Sat, 11 Nov 2023 18:32:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-14 17:46:23.475622
Title: Back to Basics: Fast Denoising Iterative Algorithm
Title（参考訳）: Back to Basics: 反復アルゴリズムの高速化
Authors: Deborah Pereg
Abstract要約: ノイズ低減のための高速反復アルゴリズムであるBack to Basics (BTB)を紹介する。光コヒーレンス・トモグラフィー(OCT)における白色ガウス雑音の存在下での自然像,ポアソン分布画像デノイング,スペックル抑制の3症例について検討した。実験結果から,提案手法は画像品質を効果的に向上しうることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We introduce Back to Basics (BTB), a fast iterative algorithm for noise reduction. Our method is computationally efficient, does not require training or ground truth data, and can be applied in the presence of independent noise, as well as correlated (coherent) noise, where the noise level is unknown. We examine three study cases: natural image denoising in the presence of additive white Gaussian noise, Poisson-distributed image denoising, and speckle suppression in optical coherence tomography (OCT). Experimental results demonstrate that the proposed approach can effectively improve image quality, in challenging noise settings. Theoretical guarantees are provided for convergence stability.
Abstract（参考訳）: ノイズ低減のための高速反復アルゴリズムであるBack to Basics (BTB)を紹介する。本手法は計算効率が高く, 訓練や基礎的真理データを必要としないため, 独立した雑音が存在する場合や, 雑音レベルが不明な相関音(コヒーレント)にも適用できる。光コヒーレンストモグラフィ(OCT)における白色ガウス雑音の存在下での自然像,ポアソン分布画像デノイング,スペックル抑制の3症例について検討した。実験結果から,提案手法は画像品質を効果的に向上できることが示された。収束安定性に関する理論的保証が提供される。

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