論文の概要: Perceptive self-supervised learning network for noisy image watermark removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02211v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 16:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:08:32.016227
• Title: Perceptive self-supervised learning network for noisy image watermark removal
• Title（参考訳）: 画像透かし除去のための知覚的自己教師付き学習ネットワーク
• Authors: Chunwei Tian, Menghua Zheng, Bo Li, Yanning Zhang, Shichao Zhang, David Zhang
• Abstract要約: 雑音の多い画像透かし除去のための知覚的自己教師型学習ネットワーク(PSLNet)を提案する。 提案手法は,雑音の多い画像透かし除去のための一般的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して非常に効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.440951785128995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Popular methods usually use a degradation model in a supervised way to learn a watermark removal model. However, it is true that reference images are difficult to obtain in the real world, as well as collected images by cameras suffer from noise. To overcome these drawbacks, we propose a perceptive self-supervised learning network for noisy image watermark removal (PSLNet) in this paper. PSLNet depends on a parallel network to remove noise and watermarks. The upper network uses task decomposition ideas to remove noise and watermarks in sequence. The lower network utilizes the degradation model idea to simultaneously remove noise and watermarks. Specifically, mentioned paired watermark images are obtained in a self supervised way, and paired noisy images (i.e., noisy and reference images) are obtained in a supervised way. To enhance the clarity of obtained images, interacting two sub-networks and fusing obtained clean images are used to improve the effects of image watermark removal in terms of structural information and pixel enhancement. Taking into texture information account, a mixed loss uses obtained images and features to achieve a robust model of noisy image watermark removal. Comprehensive experiments show that our proposed method is very effective in comparison with popular convolutional neural networks (CNNs) for noisy image watermark removal. Codes can be obtained at https://github.com/hellloxiaotian/PSLNet.
• Abstract（参考訳）: 一般的な手法は通常、ウォーターマーク除去モデルを学ぶために教師ありの方法で分解モデルを用いる。 しかし、実世界では参照画像を得るのが困難であり、カメラによる収集画像もノイズに悩まされていることは事実である。 本稿では,これらの欠点を克服するために,雑音の多い画像透かし除去(PSLNet)のための自己教師型学習ネットワークを提案する。 PSLNetはノイズや透かしを取り除くために並列ネットワークに依存している。 上層ネットワークはタスク分解のアイデアを使って、連続したノイズや透かしを取り除く。 下位ネットワークは劣化モデルアイデアを利用してノイズと透かしを同時に除去する。 具体的には、前述の一対の透かし画像が自己教師あり方式で得られ、一対のノイズ画像(すなわちノイズ画像と参照画像)が教師あり方式で取得される。 画像の明快性を高めるため、2つのサブネットワークを相互作用させ、取得したクリーンイメージを融合することにより、画像ウォーターマークの除去効果を構造情報および画素強調の観点から改善する。 テクスチャ情報を考慮した混合損失は、得られた画像と特徴を用いて雑音画像の透かし除去の頑健なモデルを実現する。 画像透かし除去のための一般的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して,提案手法が極めて有効であることを示す。 コードはhttps://github.com/hellloxiaotian/PSLNetで取得できる。

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