論文の概要: Complementary Advantages: Exploiting Cross-Field Frequency Correlation for NIR-Assisted Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16645v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 14:31:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:58:39.217816
- Title: Complementary Advantages: Exploiting Cross-Field Frequency Correlation for NIR-Assisted Image Denoising
- Title（参考訳）: 補完的アドバンテージ:NIR支援画像復調のためのクロスフィールド周波数相関の爆発
- Authors: Yuchen Wang, Hongyuan Wang, Lizhi Wang, Xin Wang, Lin Zhu, Wanxuan Lu, Hua Huang,
- Abstract要約: 我々は、NIR支援画像復調のためのクロスフィールド周波数相関爆発ネットワーク(FCENet)を開発した。
まず,NIR-RGB画像対の詳細な統計周波数解析に基づいて,周波数相関について検討する。
次に、周波数動的選択機構(FDSM)と周波数強制融合機構(FEFM)からなる周波数学習フレームワークを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.54777017705553
- License:
- Abstract: Existing single-image denoising algorithms often struggle to restore details when dealing with complex noisy images. The introduction of near-infrared (NIR) images offers new possibilities for RGB image denoising. However, due to the inconsistency between NIR and RGB images, the existing works still struggle to balance the contributions of two fields in the process of image fusion. In response to this, in this paper, we develop a cross-field Frequency Correlation Exploiting Network (FCENet) for NIR-assisted image denoising. We first propose the frequency correlation prior based on an in-depth statistical frequency analysis of NIR-RGB image pairs. The prior reveals the complementary correlation of NIR and RGB images in the frequency domain. Leveraging frequency correlation prior, we then establish a frequency learning framework composed of Frequency Dynamic Selection Mechanism (FDSM) and Frequency Exhaustive Fusion Mechanism (FEFM). FDSM dynamically selects complementary information from NIR and RGB images in the frequency domain, and FEFM strengthens the control of common and differential features during the fusion of NIR and RGB features. Extensive experiments on simulated and real data validate that our method outperforms various state-of-the-art methods in terms of image quality and computational efficiency. The code will be released to the public.
- Abstract（参考訳）: 既存のシングルイメージのデノゲーションアルゴリズムは、複雑なノイズのある画像を扱う際に、詳細を復元するのに苦労することが多い。
近赤外(NIR)画像の導入は、RGB画像に新たな可能性をもたらす。
しかし、NIRとRGB画像の不整合のため、既存の研究は画像融合の過程で2つの分野の貢献のバランスをとるのに苦慮している。
そこで本研究では,NIR支援画像復調のためのFCENet(クロスフィールド周波数相関爆発ネットワーク)を開発した。
まず,NIR-RGB画像対の詳細な統計周波数解析に基づいて,周波数相関について検討する。
前者は周波数領域におけるNIRとRGB画像の相補的相関を明らかにする。
周波数相関を利用して、周波数動的選択機構(FDSM)と周波数運動融合機構(FEFM)からなる周波数学習フレームワークを構築する。
FDSMは周波数領域におけるNIRおよびRGB画像からの補完情報を動的に選択し、FEFMはNIRとRGBの融合時の共通特徴と微分特徴の制御を強化する。
シミュレーションおよび実データに対する広範囲な実験により,本手法は画像品質と計算効率の点で,様々な最先端手法よりも優れていたことが確認された。
コードは一般に公開される。
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