画像雑音除去のための教師なし非局所法の統一見解に向けて:NL-Ridgeアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Herbreteau Sebastien; Kervrann Charles

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204712004176 整理番号：22P0297220

画像雑音除去のための教師なし非局所法の統一見解に向けて:NL-Ridgeアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Towards a unified view of unsupervised non-local methods for image denoising: the NL-Ridge approach

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

雑音画像パッチを線形に結合させる画像雑音除去のための教師なし非局所方法の統一見解を提案した。異なるモデリングと推定フレームワークで確立された最良の方法は2段階アルゴリズムである。第1ステップと「内部適応」のためのSteinの不偏リスク推定(SURE),深い学習理論から借る概念,第2の1つについて,著者らは,著者らのNL-Ridge手法が画像雑音除去のためにいくつかのパッチ凝集法を調和することを可能にすることを示した。第2段階では,著者らの閉形式凝集重みを多変量海嶺回帰を通して計算した。人工的雑音画像に関する実験は,NL-RidgeがBM3DやNL-Bayesのような最新の教師なし雑音除去器や,最近の教師なし深層学習法よりも性能が優れていることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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