論文の概要: Denoising: A Powerful Building-Block for Imaging, Inverse Problems, and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06219v4
• Date: Tue, 03 Dec 2024 17:23:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:39:29.151747
• Title: Denoising: A Powerful Building-Block for Imaging, Inverse Problems, and Machine Learning
• Title（参考訳）: Denoising: イメージング、逆問題、マシンラーニングのための強力なビルディングブロック
• Authors: Peyman Milanfar, Mauricio Delbracio,
• Abstract要約: デノイング(Denoising)とは、信号のランダムなゆらぎを減らし、本質的なパターンを強調するプロセスである。 近年のデノナイジング技術、特に撮像技術は顕著な成功を収めている。 その長い歴史にも拘わらず、コミュニティは予期せぬ、画期的なデノベーションの使い方を明らかにし続けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.222811476224383
• License:
• Abstract: Denoising, the process of reducing random fluctuations in a signal to emphasize essential patterns, has been a fundamental problem of interest since the dawn of modern scientific inquiry. Recent denoising techniques, particularly in imaging, have achieved remarkable success, nearing theoretical limits by some measures. Yet, despite tens of thousands of research papers, the wide-ranging applications of denoising beyond noise removal have not been fully recognized. This is partly due to the vast and diverse literature, making a clear overview challenging. This paper aims to address this gap. We present a clarifying perspective on denoisers, their structure, and desired properties. We emphasize the increasing importance of denoising and showcase its evolution into an essential building block for complex tasks in imaging, inverse problems, and machine learning. Despite its long history, the community continues to uncover unexpected and groundbreaking uses for denoising, further solidifying its place as a cornerstone of scientific and engineering practice.
• Abstract（参考訳）: デノイング(Denoising)は、重要なパターンを強調する信号におけるランダムなゆらぎを減少させるプロセスであり、現代の科学的調査の始まり以来、基本的な問題となっている。 近年のデノナイジング技術、特に撮像技術は、いくつかの測定方法によって理論上の限界に近づき、顕著な成功を収めている。 しかし、数万件の研究論文にもかかわらず、ノイズ除去以外の広範囲にわたるノイズ除去の応用は、完全には認められていない。 これは、多様で多様な文学が原因であり、明確な概要を困難にしている。 本稿は、このギャップに対処することを目的としている。 本稿では, 難聴者, その構造, 望ましい性質について, 明確な視点を提示する。 我々は、画像、逆問題、機械学習における複雑なタスクに欠かせないビルディングブロックへと進化していくことの重要性を強調した。 その長い歴史にも拘わらず、コミュニティは予期せぬ、画期的なデノベーションの使い方を明らかにし続け、科学と工学の実践の基盤としての地位をさらに固めている。

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