論文の概要: SDE-based Multiplicative Noise Removal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10283v2
- Date: Wed, 4 Sep 2024 15:36:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 19:18:56.571577
- Title: SDE-based Multiplicative Noise Removal
- Title（参考訳）: SDEに基づく乗算雑音除去
- Authors: An Vuong, Thinh Nguyen,
- Abstract要約: 乗法ノイズは合成開口レーダ(SAR)、レーザー、光学レンズによって生成された画像に影響を与える。
微分方程式に基づく拡散モデルを用いて乗法雑音に対処する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.985808221697239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multiplicative noise, also known as speckle or pepper noise, commonly affects images produced by synthetic aperture radar (SAR), lasers, or optical lenses. Unlike additive noise, which typically arises from thermal processes or external factors, multiplicative noise is inherent to the system, originating from the fluctuation in diffuse reflections. These fluctuations result in multiple copies of the same signal with varying magnitudes being combined. Consequently, despeckling, or removing multiplicative noise, necessitates different techniques compared to those used for additive noise removal. In this paper, we propose a novel approach using Stochastic Differential Equations based diffusion models to address multiplicative noise. We demonstrate that multiplicative noise can be effectively modeled as a Geometric Brownian Motion process in the logarithmic domain. Utilizing the Fokker-Planck equation, we derive the corresponding reverse process for image denoising. To validate our method, we conduct extensive experiments on two different datasets, comparing our approach to both classical signal processing techniques and contemporary CNN-based noise removal models. Our results indicate that the proposed method significantly outperforms existing methods on perception-based metrics such as FID and LPIPS, while maintaining competitive performance on traditional metrics like PSNR and SSIM.
- Abstract（参考訳）: 乗法ノイズ(英: multiplicative noise)またはスペックルノイズ(英: speckle noise)またはペッパーノイズ(英: pepper noise)は、合成開口レーダー(SAR)、レーザー、光学レンズによって生成された画像に影響を与える。
熱過程や外部要因から生じる添加音とは異なり、乗法ノイズは拡散反射のゆらぎから生じる。
これらのゆらぎは、異なる大きさの信号が結合された同じ信号の複数のコピーをもたらす。
その結果、乗法ノイズの除去や除去は、加法ノイズ除去に使用されるものとは異なる手法を必要とする。
本稿では,確率微分方程式に基づく拡散モデルを用いて乗法雑音に対処する手法を提案する。
対数領域における幾何学的ブラウン運動過程として乗法ノイズを効果的にモデル化できることを実証する。
Fokker-Planck方程式を用いることで、画像復調のための対応する逆過程を導出する。
提案手法を検証するため,従来の信号処理手法とCNNに基づくノイズ除去モデルとの比較を行った。
提案手法は,PSNRやSSIMといった従来のメトリクスの競合性能を維持しつつ,FIDやLPIPSなどの知覚に基づくメトリクスの既存の手法よりも優れていた。
関連論文リスト
- Blue noise for diffusion models [50.99852321110366]
本稿では,画像内および画像間の相関雑音を考慮した拡散モデルを提案する。
我々のフレームワークは、勾配流を改善するために、1つのミニバッチ内に画像間の相関を導入することができる。
本手法を用いて,各種データセットの質的,定量的な評価を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T14:59:25Z) - Diffusion Models With Learned Adaptive Noise [12.530583016267768]
画像間で異なる速度で雑音を印加する学習拡散過程を提案する。
MuLAN は CIFAR-10 と ImageNet の密度推定の最先端を新たに設定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-20T18:00:16Z) - Denoising Diffusion Bridge Models [54.87947768074036]
拡散モデルは、プロセスを使用してデータにノイズをマッピングする強力な生成モデルである。
画像編集のような多くのアプリケーションでは、モデル入力はランダムノイズではない分布から来る。
本研究では, DDBM(Denoising Diffusion Bridge Models)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-29T03:24:24Z) - Towards General Low-Light Raw Noise Synthesis and Modeling [37.87312467017369]
生成モデルにより信号非依存ノイズを合成する新しい視点を導入する。
具体的には、信号に依存しないノイズと信号に依存しないノイズを物理と学習に基づく方法で合成する。
このようにして、本手法は一般的なモデルとみなすことができ、つまり、異なるISOレベルの異なるノイズ特性を同時に学習することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T09:10:10Z) - A Novel Truncated Norm Regularization Method for Multi-channel Color
Image Denoising [5.624787484101139]
本論文は,DtNFM法(DtNFM法)を用いて,二重重み付き核ノルム最小化法(double-weighted truncated nuclear norm minus truncated Frobenius norm minimization, DtNFM法)を用いてカラー画像のノイズ化を行う。
雑音像の非局所的な自己相似性を利用して、類似した構造を収集し、類似したパッチ行列を連続的に構築する。
合成および実雑音データセットの実験により、提案手法は、多くの最先端カラー画像復調法より優れていることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T03:40:35Z) - Representing Noisy Image Without Denoising [91.73819173191076]
ラドン空間におけるフラクショナルオーダーモーメント(FMR)は、ノイズの多い画像から直接ロバストな表現を引き出すように設計されている。
従来の整数順序法とは異なり、我々の研究は特別な場合のような古典的手法を取り入れたより汎用的な設計である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-18T10:13:29Z) - SAR Despeckling using a Denoising Diffusion Probabilistic Model [52.25981472415249]
スペックルの存在は画像品質を劣化させ、SAR画像理解アプリケーションの性能に悪影響を及ぼす。
本稿では,SAR脱種のための拡散確率モデルであるSAR-DDPMを紹介する。
提案手法は, 最先端の切り離し法と比較して, 定量化と定性化の両面で有意な改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-09T14:00:26Z) - Poisson2Sparse: Self-Supervised Poisson Denoising From a Single Image [34.27748767631027]
本稿では,単一画像の自己教師型学習手法を提案する。
繰り返しニューラルネットワークを用いた画像復調のための従来の反復最適化アルゴリズムを近似する。
提案手法はPSNRとSSIMの両面で最先端の手法より優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-04T00:08:58Z) - Multiview point cloud registration with anisotropic and space-varying
localization noise [1.5499426028105903]
我々は,高異方性定位雑音で劣化した複数点の雲を登録する問題に対処する。
既存の手法は、空間不変等方性雑音の暗黙の仮定に基づいている。
ノイズハンドリング戦略は,高レベルの異方性雑音に対するロバスト性を大幅に向上させることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-03T15:21:24Z) - Rethinking Noise Synthesis and Modeling in Raw Denoising [75.55136662685341]
センサの実際の雑音を直接サンプリングすることで、ノイズを合成する新しい視点を導入する。
それは本質的に、異なるカメラセンサーに対して正確な生画像ノイズを発生させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-10T10:45:24Z) - Variational Denoising Network: Toward Blind Noise Modeling and Removal [59.36166491196973]
ブラインド画像のデノイングはコンピュータビジョンにおいて重要な問題であるが、非常に難しい問題である。
本稿では,ノイズ推定と画像デノーミングを併用した新しい変分推論手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-08-29T15:54:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。