論文の概要: Novel Hybrid Integrated Pix2Pix and WGAN Model with Gradient Penalty for Binary Images Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11865v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 15:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 14:03:36.678694
• Title: Novel Hybrid Integrated Pix2Pix and WGAN Model with Gradient Penalty for Binary Images Denoising
• Title（参考訳）: バイナリ画像認識のためのグラディエントペナルティ付きハイブリッドPix2PixとWGANモデル
• Authors: Luca Tirel, Ali Mohamed Ali, Hashim A. Hashim,
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)の利点を活用した画像復号化手法を提案する。 Pix2PixモデルとWasserstein GAN(WGAN)とGradient Penalty(WGAN-GP)の要素を組み合わせたモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to image denoising that leverages the advantages of Generative Adversarial Networks (GANs). Specifically, we propose a model that combines elements of the Pix2Pix model and the Wasserstein GAN (WGAN) with Gradient Penalty (WGAN-GP). This hybrid framework seeks to capitalize on the denoising capabilities of conditional GANs, as demonstrated in the Pix2Pix model, while mitigating the need for an exhaustive search for optimal hyperparameters that could potentially ruin the stability of the learning process. In the proposed method, the GAN's generator is employed to produce denoised images, harnessing the power of a conditional GAN for noise reduction. Simultaneously, the implementation of the Lipschitz continuity constraint during updates, as featured in WGAN-GP, aids in reducing susceptibility to mode collapse. This innovative design allows the proposed model to benefit from the strong points of both Pix2Pix and WGAN-GP, generating superior denoising results while ensuring training stability. Drawing on previous work on image-to-image translation and GAN stabilization techniques, the proposed research highlights the potential of GANs as a general-purpose solution for denoising. The paper details the development and testing of this model, showcasing its effectiveness through numerical experiments. The dataset was created by adding synthetic noise to clean images. Numerical results based on real-world dataset validation underscore the efficacy of this approach in image-denoising tasks, exhibiting significant enhancements over traditional techniques. Notably, the proposed model demonstrates strong generalization capabilities, performing effectively even when trained with synthetic noise.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)の利点を活用した画像復号化手法を提案する。 具体的には、Pix2PixモデルとWasserstein GAN(WGAN)とGradient Penalty(WGAN-GP)の要素を組み合わせるモデルを提案する。 このハイブリッドフレームワークは、Pix2Pixモデルで示されているように、条件付きGANの復調能力を活かし、学習プロセスの安定性を損なう可能性のある最適なハイパーパラメータの徹底的な探索の必要性を軽減しようとしている。 提案手法では, ノイズ低減のための条件付きGANのパワーを生かし, 分解画像の生成にGANのジェネレータを用いる。 同時に、更新中のリプシッツ連続性制約の実装は、WGAN-GPで特徴付けられるように、モード崩壊に対する感受性の低下を助長する。 この革新的な設計により、提案モデルはPix2PixとWGAN-GPの双方の強みの恩恵を受けることができ、訓練安定性を確保しつつ優れたデノナイジング結果が得られる。 画像から画像への変換とGAN安定化技術に関するこれまでの研究に基づいて,GANの汎用的解法としての可能性を強調した。 本稿では,本モデルの開発と試験について詳述し,数値実験による有効性を示す。 データセットは、クリーンな画像に合成ノイズを加えることで作成されました。 実世界のデータセット検証に基づく数値的な結果から、画像デノベーションタスクにおけるこのアプローチの有効性が評価され、従来の手法よりも大幅に向上した。 特に,提案モデルでは,合成雑音を訓練しても有効に機能する,強力な一般化能力を示す。

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