論文の概要: Fundus image enhancement through direct diffusion bridges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12377v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 00:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 15:14:47.108410
• Title: Fundus image enhancement through direct diffusion bridges
• Title（参考訳）: 直接拡散橋による地底画像強調
• Authors: Sehui Kim, Hyungjin Chung, Se Hie Park, Eui-Sang Chung, Kayoung Yi, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: 直接拡散ブリッジに基づく基礎画像強調手法であるFD3を提案する。 まず, 眼科医による人体フィードバックループによる合成前方モデルを提案する。 我々は,スタンドアローン手法として非常に有効である,堅牢で柔軟な拡散に基づく画像強調ネットワークを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.31666331817371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose FD3, a fundus image enhancement method based on direct diffusion bridges, which can cope with a wide range of complex degradations, including haze, blur, noise, and shadow. We first propose a synthetic forward model through a human feedback loop with board-certified ophthalmologists for maximal quality improvement of low-quality in-vivo images. Using the proposed forward model, we train a robust and flexible diffusion-based image enhancement network that is highly effective as a stand-alone method, unlike previous diffusion model-based approaches which act only as a refiner on top of pre-trained models. Through extensive experiments, we show that FD3 establishes \add{superior quality} not only on synthetic degradations but also on in vivo studies with low-quality fundus photos taken from patients with cataracts or small pupils. To promote further research in this area, we open-source all our code and data used for this research at https://github.com/heeheee888/FD3
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 直接拡散ブリッジをベースとした基礎画像強調手法FD3を提案し, 迷路, ぼやけ, 騒音, 影など, 幅広い複雑な劣化に対処できる。 まず,低画質インビボ画像の最大品質向上のために,基板認証眼科医によるフィードバックループによる合成前方モデルを提案する。 提案したフォワードモデルを用いて,事前学習モデル上でのみ精錬器として機能する従来の拡散モデルベースアプローチと異なり,スタンドアローン手法として非常に有効である頑健で柔軟な拡散ベース画像強調ネットワークを訓練する。 広範囲にわたる実験により,FD3は合成劣化だけでなく,白内障患者や小学生から得られた低品質の眼底写真を用いた生体内研究にも有効であることが明らかとなった。 この分野のさらなる研究を促進するため、この研究に使用されるコードとデータを、https://github.com/heeheee888/FD3でオープンソース化しました。

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