論文の概要: Unsupervised Real-World Denoising: Sparsity is All You Need

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21377v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 11:09:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:33.913454
• Title: Unsupervised Real-World Denoising: Sparsity is All You Need
• Title（参考訳）: 教師なしの現実世界のデノベーション:スパマーティは必要なだけ
• Authors: Hamadi Chihaoui, Paolo Favaro,
• Abstract要約: 実世界の騒音評価のための教師付きトレーニングは、ペアのノイズとクリーンなイメージのデータセットの収集が困難であるため、課題を提起する。 本稿では,入力スペーシフィケーションに基づく,特にランダムな入力マスキングを用いた解を提案する。 MID(Mask, Inpaint, Denoise)と呼ばれる本手法では,デノイザーを訓練し,同時にデノイザーと合成ノイズペアを塗布する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.263005158979567
• License:
• Abstract: Supervised training for real-world denoising presents challenges due to the difficulty of collecting large datasets of paired noisy and clean images. Recent methods have attempted to address this by utilizing unpaired datasets of clean and noisy images. Some approaches leverage such unpaired data to train denoisers in a supervised manner by generating synthetic clean-noisy pairs. However, these methods often fall short due to the distribution gap between synthetic and real noisy images. To mitigate this issue, we propose a solution based on input sparsification, specifically using random input masking. Our method, which we refer to as Mask, Inpaint and Denoise (MID), trains a denoiser to simultaneously denoise and inpaint synthetic clean-noisy pairs. On one hand, input sparsification reduces the gap between synthetic and real noisy images. On the other hand, an inpainter trained in a supervised manner can still accurately reconstruct sparse inputs by predicting missing clean pixels using the remaining unmasked pixels. Our approach begins with a synthetic Gaussian noise sampler and iteratively refines it using a noise dataset derived from the denoiser's predictions. The noise dataset is created by subtracting predicted pseudo-clean images from real noisy images at each iteration. The core intuition is that improving the denoiser results in a more accurate noise dataset and, consequently, a better noise sampler. We validate our method through extensive experiments on real-world noisy image datasets, demonstrating competitive performance compared to existing unsupervised denoising methods.
• Abstract（参考訳）: 実世界の騒音評価のための教師付きトレーニングは、ペアのノイズとクリーンなイメージの大きなデータセットの収集が困難であるため、課題を提起する。 最近の手法では、クリーンでノイズの多い画像の未ペアデータセットを利用することで、この問題に対処しようとしている。 いくつかのアプローチでは、このような不適切なデータを活用して、合成クリーンノイズペアを生成することによって、教師付きでデノイザを訓練する。 しかし,これらの手法は合成画像と実雑音画像の分布差によってしばしば不足する。 この問題を軽減するために,ランダムな入力マスキングを用いて,入力スペーシフィケーションに基づく解を提案する。 MID(Mask, Inpaint, Denoise)と呼ばれる本手法では,デノイザーを訓練し,同時にデノイザーと合成ノイズペアを塗布する。 一方、入力スペーシフィケーションは合成画像と実雑音画像とのギャップを小さくする。 一方、教師付き方式で訓練されたインペインターは、残りの未加工画素を用いて、欠落したクリーンピクセルを予測することにより、スパース入力を正確に再構築することができる。 提案手法は合成ガウス雑音サンプリング器から始まり,デノイザーの予測から導出した雑音データセットを用いて繰り返し改良する。 ノイズデータセットは、予測された擬似クリーン画像を実雑音画像から各繰り返しで抽出することによって生成される。 その中核となる直感は、ノイズ・データセットがより正確になり、ノイズ・サンプリングの精度が向上するということである。 実世界のノイズの多い画像データセットの広範な実験を通じて,本手法の有効性を検証し,既存の教師なしの復調手法と比較して競合性能を実証した。

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