論文の概要: IDF: Iterative Dynamic Filtering Networks for Generalizable Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19649v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 07:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.54756
• Title: IDF: Iterative Dynamic Filtering Networks for Generalizable Image Denoising
• Title（参考訳）: IDF: 一般化可能な画像復調のための反復動的フィルタリングネットワーク
• Authors: Dongjin Kim, Jaekyun Ko, Muhammad Kashif Ali, Tae Hyun Kim,
• Abstract要約: 動的に生成したカーネルを効率よく操作することで画像のデノナイズを行う。 このアプローチは、過度なフィットを防ぎ、目に見えないノイズに対するレジリエンスを改善するのに役立つ。 単一レベルのガウスノイズで訓練されているにもかかわらず、我々のコンパクトモデルは様々なノイズタイプとレベルにまたがって優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.724329101670106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image denoising is a fundamental challenge in computer vision, with applications in photography and medical imaging. While deep learning-based methods have shown remarkable success, their reliance on specific noise distributions limits generalization to unseen noise types and levels. Existing approaches attempt to address this with extensive training data and high computational resources but they still suffer from overfitting. To address these issues, we conduct image denoising by utilizing dynamically generated kernels via efficient operations. This approach helps prevent overfitting and improves resilience to unseen noise. Specifically, our method leverages a Feature Extraction Module for robust noise-invariant features, Global Statistics and Local Correlation Modules to capture comprehensive noise characteristics and structural correlations. The Kernel Prediction Module then employs these cues to produce pixel-wise varying kernels adapted to local structures, which are then applied iteratively for denoising. This ensures both efficiency and superior restoration quality. Despite being trained on single-level Gaussian noise, our compact model (~ 0.04 M) excels across diverse noise types and levels, demonstrating the promise of iterative dynamic filtering for practical image denoising.
• Abstract（参考訳）: 画像復調はコンピュータビジョンにおける基本的な課題であり、写真や医用画像にも応用されている。 ディープラーニングに基づく手法は顕著な成功を収めているが、特定のノイズ分布に依存しているため、一般化は目に見えないノイズの種類やレベルに制限される。 既存のアプローチでは、広範なトレーニングデータと高い計算リソースでこの問題に対処しようとするが、それでも過度な適合に悩まされている。 これらの問題に対処するため,動的に生成したカーネルを効率的に操作することで画像のデノナイズを行う。 このアプローチは、過度なフィットを防ぎ、目に見えないノイズに対するレジリエンスを改善するのに役立つ。 具体的には,頑健な雑音不変機能,グローバル統計および局所相関モジュールを特徴抽出モジュールとして利用し,包括的雑音特性と構造的相関を捉える。 カーネル予測モジュールは、これらのキューを使用して、局所構造に適応したピクセルワイドなカーネルを生成し、それを復調のために繰り返し適用する。 これにより、効率性と回復性の両方が保証される。 単一レベルのガウスノイズを訓練したにもかかわらず、我々のコンパクトモデル(約0.04M)は様々なノイズタイプやレベルにまたがって優れており、実用的な画像復調のための反復動的フィルタリングの可能性を実証している。

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