論文の概要: A unified framework of non-local parametric methods for image denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13816v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 13:55:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 15:06:02.352176
- Title: A unified framework of non-local parametric methods for image denoising
- Title（参考訳）: 非局所パラメトリックな画像復調手法の統一的枠組み
- Authors: S\'ebastien Herbreteau and Charles Kervrann
- Abstract要約: 本稿では,局所的でない手法を統一的に表現する手法を提案する。
我々の枠組みは2次リスクの最小化に基づいている。
本稿では,従来の非局所的手法を再解釈し,再解釈する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.24243593213882
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose a unified view of non-local methods for single-image denoising,
for which BM3D is the most popular representative, that operate by gathering
noisy patches together according to their similarities in order to process them
collaboratively. Our general estimation framework is based on the minimization
of the quadratic risk, which is approximated in two steps, and adapts to photon
and electronic noises. Relying on unbiased risk estimation (URE) for the first
step and on ``internal adaptation'', a concept borrowed from deep learning
theory, for the second, we show that our approach enables to reinterpret and
reconcile previous state-of-the-art non-local methods. Within this framework,
we propose a novel denoiser called NL-Ridge that exploits linear combinations
of patches. While conceptually simpler, we show that NL-Ridge can outperform
well-established state-of-the-art single-image denoisers.
- Abstract（参考訳）: そこで本研究では,BM3Dが最も一般的な代表者であり,その類似性に応じてノイズの多いパッチをまとめて協調的に処理する,局所的でない単一像認識手法の統一的な視点を提案する。
提案手法は,2段階に近似した二次リスクの最小化を基本とし,光子および電子ノイズに適用する。
第1段階の非バイアスリスク推定(URE)と第2段階の深層学習理論から借用された概念である'内部適応'に基づいて、我々のアプローチは従来の最先端の非局所的手法を再解釈し、解釈することができることを示す。
本研究では,パッチの線形結合を利用したNL-Ridgeという新しいデノイザを提案する。
概念的には単純であるが,NL-Ridge は最先端の単一画像デノイザよりも優れていることを示す。
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