論文の概要: Evaluating BM3D and NBNet: A Comprehensive Study of Image Denoising Across Multiple Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05697v1
• Date: Sun, 11 Aug 2024 04:54:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 15:57:51.977589
• Title: Evaluating BM3D and NBNet: A Comprehensive Study of Image Denoising Across Multiple Datasets
• Title（参考訳）: BM3DとNBNetの評価:複数データセット間の画像デノイングに関する総合的研究
• Authors: Ghazal Kaviani, Reza Marzban, Ghassan AlRegib,
• Abstract要約: 本稿では,ブロックマッチング3Dで表現される従来の非学習手法と,NBNetで例証した現代の学習手法との比較を行った。 これらのアプローチは、CURE-OR、CURE-TSR、Set-12、Chest-Xrayなど、さまざまなデータセットにわたって評価する。 BM3Dは曖昧な課題のようなシナリオに優れるが、NBNetは低露光や過剰露光のような複雑なノイズ環境においてより効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.15569443251672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates image denoising, comparing traditional non-learning-based techniques, represented by Block-Matching 3D (BM3D), with modern learning-based methods, exemplified by NBNet. We assess these approaches across diverse datasets, including CURE-OR, CURE-TSR, SSID+, Set-12, and Chest-Xray, each presenting unique noise challenges. Our analysis employs seven Image Quality Assessment (IQA) metrics and examines the impact on object detection performance. We find that while BM3D excels in scenarios like blur challenges, NBNet is more effective in complex noise environments such as under-exposure and over-exposure. The study reveals the strengths and limitations of each method, providing insights into the effectiveness of different denoising strategies in varied real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ブロックマッチング3D(BM3D)に代表される従来の非学習手法と,NBNetに代表される現代の学習手法との比較を行った。 これらのアプローチは、CURE-OR、CURE-TSR、SSID+、Set-12、Chest-Xrayなど、さまざまなデータセットにまたがって評価され、それぞれ独自のノイズ課題が提示される。 本分析では,画像品質評価(IQA)の指標を7つ採用し,物体検出性能への影響について検討した。 BM3Dは曖昧な課題のようなシナリオに優れるが、NBNetは低露光や過剰露光のような複雑なノイズ環境においてより効果的である。 本研究は, 各手法の強みと限界を明らかにし, 様々な実世界の応用において, 異なる復調戦略の有効性について考察する。

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