Bild denoisering kan beskrivas som problemet med att kartlägga från en bullrig bild till en bullerfri bild. De bästa för närvarande tillgängliga denoiseringsmetoderna approximerar denna kartläggning med skickligt konstruerade algoritmer. I detta arbete försöker vi lära oss denna kartläggning direkt med enkla multilager perceptroner (MLP) tillämpas på bild fläckar. Vi kommer att visa att vi genom utbildning i stora bilddatabaser kan överträffa de nuvarande moderna metoderna för att renodla bilden. Dessutom uppnår vår metod resultat som är överlägsna en typ av teoretisk gräns och går en stor väg mot att överbrygga klyftan med en andra typ av teoretisk gräns. Vår strategi är lätt att anpassa till mindre omfattande studerade typer av buller, såsom blandade Poisson-Gaussian buller, JPEG artefakter, salt-och-pepper buller och buller som liknar ränder, som vi uppnår utmärkta resultat också. Vi kommer att visa att en kombination av ett blockmatchningsförfarande med MLP kan ytterligare förbättra resultaten på vissa bilder. I en andra uppsats (Burger et al., 2012b), vi beskriver utbildning kompromisser och de inre mekanismerna i våra MLPs.
Burger m.fl. REF föreslog att en stor skala flerskikts perceptron (MLP) skulle tränas på miljontals naturliga bildlappar (ren och bullrig).
Image denoising with multi-layer perceptrons, part 1: comparison with existing algorithms and with bounds
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}