Abstrakt. Många nya tekniker för synproblem på låg nivå såsom denoisering av bilder är formulerade i termer av Markov slumpmässiga fält (MRF) eller villkorliga slumpmässiga fält (CRF) modeller. Den underliggande grafstrukturens roll är dock fortfarande inte klarlagd. Å ena sidan finns det parvisa strukturer där varje nod är ansluten till sina lokala grannar. Dessa modeller tenderar att möjliggöra snabba algoritmer men inte fånga viktiga högre ordning statistik över naturliga scener. Å andra sidan finns det kraftfullare modeller såsom Field of Experts (FoE) som överväger gemensamma distributioner över större klichéer för att fånga bildstatistik men är beräkningsutmaningar. I detta papper anser vi att en grafstruktur med längre räckvidd anslutningar som är utformad för att både fånga viktig bildstatistik och vara beräkningseffektiv. Denna struktur innehåller långdistansanslutningar på ett sätt som begränsar kliquer till storlek 3, vilket fångar viktiga andra ordningens bildstatistik samtidigt som den möjliggör effektiv optimering på grund av den lilla klickstorleken. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt genom att testa modellerna på allmänt använda dataset. Resultaten visar att vår metod är jämförbar med den senaste tekniken när det gäller PSNR, är bättre på att bevara finskaliga detaljer och producera naturlig produktion, och är mer än en storleksordning snabbare.
I glesa långdistans randomfält REF, den glesa och långdistansklick med storlek tre är utformad för att fånga andra ordningens bildstatistik.
Sparse long-range random field and its application to image denoising
{'venue': 'in European Conference on Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}