論文の概要: On normalization-equivariance properties of supervised and unsupervised
denoising methods: a survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15352v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 14:39:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 14:23:03.859095
- Title: On normalization-equivariance properties of supervised and unsupervised
denoising methods: a survey
- Title（参考訳）: 教師付きおよび教師なし分別法の正規化同分散性について:調査
- Authors: S\'ebastien Herbreteau and Charles Kervrann
- Abstract要約: 本稿では,教師付き学習手法と教師なし学習手法のガイド付きツアーを画像復調のために提案する。
文献の中でもっとも優れた手法の合理的性と限界について考察する。
入力画像に適用される強度シフトやスケーリングが、デノイザ出力の対応する変化をもたらすことが最重要となる。
- 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: Image denoising is probably the oldest and still one of the most active
research topic in image processing. Many methodological concepts have been
introduced in the past decades and have improved performances significantly in
recent years, especially with the emergence of convolutional neural networks
and supervised deep learning. In this paper, we propose a survey of guided tour
of supervised and unsupervised learning methods for image denoising,
classifying the main principles elaborated during this evolution, with a
particular concern given to recent developments in supervised learning. It is
conceived as a tutorial organizing in a comprehensive framework current
approaches. We give insights on the rationales and limitations of the most
performant methods in the literature, and we highlight the common features
between many of them. Finally, we focus on on the normalization equivariance
properties that is surprisingly not guaranteed with most of supervised methods.
It is of paramount importance that intensity shifting or scaling applied to the
input image results in a corresponding change in the denoiser output.
- Abstract（参考訳）: 画像処理はおそらく最も古く、今でも最も活発な研究トピックの1つである。
過去数十年の間に多くの方法論的概念が導入され、特に畳み込みニューラルネットワークの出現と教師付きディープラーニングにより、近年はパフォーマンスが大幅に向上している。
本稿では,教師付き学習法と教師なし学習法のガイド付きツアーについて,近年の教師付き学習の発展に特に関心を寄せて,この進化の過程で具体化された原則を分類する。
これは、現在の包括的なフレームワークのアプローチを組織化するチュートリアルとして考えられている。
我々は,文献における最もパフォーマンスの高い手法の理論的根拠と限界について考察し,その多くが共通する特徴を強調する。
最後に,教師あり手法のほとんどでは保証されない正規化等分散特性に着目した。
入力画像に適用された強度シフトやスケーリングが、対応するデノイザー出力の変化をもたらすことは極めて重要である。
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