論文の概要: Color image restoration based on nonlocal saturation-value similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18586v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 07:48:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.016897
• Title: Color image restoration based on nonlocal saturation-value similarity
• Title（参考訳）: 非局所飽和値類似性に基づくカラー画像復元
• Authors: Wei Wang, Yakun Li,
• Abstract要約: 従来の非局所的手法では、カラー画像の赤、緑、青のチャネルから直接画像パッチを抽出する。 まず、飽和値の類似性に基づく非局所的全変動を確立する。 提案した非局所変分モデルは飽和値類似度に基づく非局所変分に基づいて定式化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.047525079231936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose and develop a novel nonlocal variational technique based on saturation-value similarity for color image restoration. In traditional nonlocal methods, image patches are extracted from red, green and blue channels of a color image directly, and the color information can not be described finely because the patch similarity is mainly based on the grayscale value of independent channel. The main aim of this paper is to propose and develop a novel nonlocal regularization method by considering the similarity of image patches in saturation-value channel of a color image. In particular, we first establish saturation-value similarity based nonlocal total variation by incorporating saturation-value similarity of color image patches into the proposed nonlocal gradients, which can describe the saturation and value similarity of two adjacent color image patches. The proposed nonlocal variational models are then formulated based on saturation-value similarity based nonlocal total variation. Moreover, we design an effective and efficient algorithm to solve the proposed optimization problem numerically by employing bregmanized operator splitting method, and we also study the convergence of the proposed algorithms. Numerical examples are presented to demonstrate that the performance of the proposed models is better than that of other testing methods in terms of visual quality and some quantitative metrics including peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index (SSIM), quaternion structural similarity index (QSSIM) and S-CIELAB color error.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,彩度値の類似性に基づくカラー画像復元のための新しい非局所変分手法を提案し,開発する。 従来の非局所的手法では、カラー画像の赤、緑、青のチャネルから直接画像パッチを抽出しており、パッチ類似性は主に独立チャネルのグレースケール値に基づいており、色情報を微妙に記述することはできない。 本研究の目的は、カラー画像の飽和値チャネルにおける画像パッチの類似性を考慮して、新しい非局所正規化手法を提案し、開発することである。 特に,色画像パッチの飽和値類似度を2つの隣接色画像パッチの飽和値類似度を記述可能な非局所勾配に組み込むことにより,彩度値類似度に基づく非局所的総変量を求める。 提案した非局所変分モデルは飽和値類似度に基づく非局所変分に基づいて定式化される。 さらに,線形化演算子分割法を用いて,提案した最適化問題を数値的に解くための効率的かつ効率的なアルゴリズムを設計し,提案アルゴリズムの収束性についても検討する。 数値的な例を挙げると,提案モデルの性能は視覚的品質やピーク信号-雑音比(PSNR),構造類似度指数(SSIM),四元構造類似度指数(QSSIM),S-CIELAB色誤差など,他の試験方法よりも優れている。

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