論文の概要: denoiSplit: a method for joint image splitting and unsupervised denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11854v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 15:03:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 20:00:12.479739
• Title: denoiSplit: a method for joint image splitting and unsupervised denoising
• Title（参考訳）: denoiSplit: ジョイントイメージ分割と教師なし denoising の方法
• Authors: Ashesh Ashesh, Florian Jug,
• Abstract要約: denoiSplitは、共同セマンティックイメージ分割と教師なし denoising の課題に取り組む方法である。 画像分割は、イメージを識別可能なセマンティック構造に分割することを含む。 この課題に対する現在の最先端の手法は、画像ノイズの存在に苦慮していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.362569187959687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we present denoiSplit, a method to tackle a new analysis task, i.e. the challenge of joint semantic image splitting and unsupervised denoising. This dual approach has important applications in fluorescence microscopy, where semantic image splitting has important applications but noise does generally hinder the downstream analysis of image content. Image splitting involves dissecting an image into its distinguishable semantic structures. We show that the current state-of-the-art method for this task struggles in the presence of image noise, inadvertently also distributing the noise across the predicted outputs. The method we present here can deal with image noise by integrating an unsupervised denoising sub-task. This integration results in improved semantic image unmixing, even in the presence of notable and realistic levels of imaging noise. A key innovation in denoiSplit is the use of specifically formulated noise models and the suitable adjustment of KL-divergence loss for the high-dimensional hierarchical latent space we are training. We showcase the performance of denoiSplit across 4 tasks on real-world microscopy images. Additionally, we perform qualitative and quantitative evaluations and compare results to existing benchmarks, demonstrating the effectiveness of using denoiSplit: a single Variational Splitting Encoder-Decoder (VSE) Network using two suitable noise models to jointly perform semantic splitting and denoising.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,新しい分析課題,すなわち共同意味画像分割と教師なし認知の課題に対処する手法であるdenoiSplitを提案する。 この二重アプローチは蛍光顕微鏡において重要な応用であり、セマンティック画像分割は重要な応用であるが、ノイズは一般的に画像内容の下流解析を妨げる。 画像分割は、イメージを識別可能なセマンティック構造に分割することを含む。 この課題に対する現在の最先端の手法は、意図せず予測された出力にノイズを分散させることによって、画像ノイズの存在に苦しむことを示す。 ここでは、教師なしの減音サブタスクを統合することで、画像ノイズに対処することができる。 この統合により、画像ノイズの顕著かつ現実的なレベルが存在する場合でも、セマンティックイメージのアンミックスが改善される。 デノワスプリットの重要な革新は、特に定式化されたノイズモデルの使用と、我々が訓練している高次元階層型潜在空間に対するKL偏差損失の適切な調整である。 実世界の顕微鏡画像において,4つのタスクにまたがるデノワスプリットの性能を示す。 さらに,1つの変分分割エンコーダデコーダ(VSE)ネットワークを用いて,2つの適切なノイズモデルを用いてセマンティックスプリッティングとデノナイジングを共同で行うことにより,定性的かつ定量的な評価を行い,既存のベンチマークと比較した。

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