論文の概要: Real Noise Decoupling for Hyperspectral Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17196v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 12:23:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:19.010026
• Title: Real Noise Decoupling for Hyperspectral Image Denoising
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像復調のための実ノイズデカップリング
• Authors: Yingkai Zhang, Tao Zhang, Jing Nie, Ying Fu,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)は,HSIの質を高めるための重要なステップである。 ノイズモデリング手法は、雑音分布に適合して合成HSIを生成し、デノナイジングネットワークを訓練する。 本稿では,複雑なノイズを明示的にモデル化し,暗黙的にモデル化したコンポーネントに分解する多段階ノイズ分離フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.247569090609828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) denoising is a crucial step in enhancing the quality of HSIs. Noise modeling methods can fit noise distributions to generate synthetic HSIs to train denoising networks. However, the noise in captured HSIs is usually complex and difficult to model accurately, which significantly limits the effectiveness of these approaches. In this paper, we propose a multi-stage noise-decoupling framework that decomposes complex noise into explicitly modeled and implicitly modeled components. This decoupling reduces the complexity of noise and enhances the learnability of HSI denoising methods when applied to real paired data. Specifically, for explicitly modeled noise, we utilize an existing noise model to generate paired data for pre-training a denoising network, equipping it with prior knowledge to handle the explicitly modeled noise effectively. For implicitly modeled noise, we introduce a high-frequency wavelet guided network. Leveraging the prior knowledge from the pre-trained module, this network adaptively extracts high-frequency features to target and remove the implicitly modeled noise from real paired HSIs. Furthermore, to effectively eliminate all noise components and mitigate error accumulation across stages, a multi-stage learning strategy, comprising separate pre-training and joint fine-tuning, is employed to optimize the entire framework. Extensive experiments on public and our captured datasets demonstrate that our proposed framework outperforms state-of-the-art methods, effectively handling complex real-world noise and significantly enhancing HSI quality.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)は,HSIの質を高めるための重要なステップである。 ノイズモデリング手法は、雑音分布に適合して合成HSIを生成し、デノナイジングネットワークを訓練する。 しかし、捕捉されたHSIのノイズは通常複雑であり、正確にモデル化することは困難であり、これらのアプローチの有効性を著しく制限する。 本稿では,複雑なノイズを明示的にモデル化し,暗黙的にモデル化したコンポーネントに分解する多段階ノイズ分離フレームワークを提案する。 このデカップリングはノイズの複雑さを低減し、実対データに適用した場合のHSI復調法の学習性を向上させる。 具体的には、雑音を明示的にモデル化するために、既存のノイズモデルを用いてデノナイジングネットワークの事前学習のためのペアデータを生成し、それを事前知識と組み合わせて、明示的にモデル化されたノイズを効果的に処理する。 暗黙的にモデル化された雑音に対して、高周波ウェーブレット誘導ネットワークを導入する。 このネットワークは、事前訓練されたモジュールからの事前知識を活用して、ターゲットとする高周波の特徴を適応的に抽出し、実対のHSIから暗黙的にモデル化されたノイズを除去する。 さらに、全てのノイズ成分を効果的に排除し、ステージ間の誤差蓄積を軽減するために、個別の事前学習と共同微調整を含む多段階学習戦略を用いて、フレームワーク全体を最適化する。 公開データセットとキャプチャデータセットの大規模な実験により、提案フレームワークは最先端の手法より優れ、複雑な現実世界のノイズを効果的に処理し、HSIの品質を大幅に向上することを示した。

関連論文リスト

• Mitigating the Noise Shift for Denoising Generative Models via Noise Awareness Guidance [54.88271057438763]
  ノイズアウェアネスガイダンス (NAG) は、事前に定義された騒音スケジュールと整合性を保つために、サンプリング軌道を明示的に制御する補正手法である。 NAGは一貫してノイズシフトを緩和し、主流拡散モデルの生成品質を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-14T13:31:34Z)
• Physics-guided Noise Neural Proxy for Practical Low-light Raw Image Denoising [22.11250276261829]
  近年,低照度生画像復調訓練の主流は,合成データの利用に移行している。 実世界のセンサのノイズ分布を特徴付けるノイズモデリングは,合成データの有効性と実用性に大きな影響を及ぼす。 そこで本研究では,実データではなく,暗黒フレームからノイズモデルを学習し,データ依存を分解する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T14:14:43Z)
• Realistic Noise Synthesis with Diffusion Models [44.404059914652194]
  ディープラーニングモデルには、大規模な実世界のトレーニングデータが必要です。 本稿では,これらの課題に対処するために拡散モデルを用いた新しい実音合成拡散器(RNSD)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T12:56:01Z)
• NLIP: Noise-robust Language-Image Pre-training [95.13287735264937]
  雑音調和と雑音補完という2つの手法を用いて事前学習の安定化を図るため,NLIPの原理的手法を提案する。 我々のNLIPは、画像テキスト事前学習における一般的なノイズ効果をより効率的に軽減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T08:19:30Z)
• A Data-driven Loss Weighting Scheme across Heterogeneous Tasks for Image Denoising [67.02529586335473]
  変分分解モデルでは、データ忠実度項の重みはノイズ除去能力を高める役割を担っている。 本研究では,これらの問題に対処するデータ駆動型損失重み付け手法を提案する。 DLWの顕著な性能を検証し,様々な変分復調モデルの複素雑音処理能力の向上に寄与することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-09T03:28:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。