Abstrakt. Bild restaurering uppgifter är illa placerade problem, vanligtvis löst med tidigare. Eftersom den optimala föregående är den exakta okända densiteten av naturliga bilder, är faktiska tidigare endast ungefärliga och normalt begränsad till små fläckar. Detta väcker flera frågor: Hur mycket kan vi hoppas på att förbättra nuvarande restaureringsresultat med framtida sofistikerade algoritmer? Och vad är problemets inneboende tvetydighet, även med fullkomlig kunskap om statistiken över den naturliga bilden? Dessutom, eftersom de flesta nuvarande metoder är begränsade till finita stödplåster eller kärnor, vad är förhållandet mellan patch komplexitet naturliga bilder, patchstorlek, och återställning fel? Vi fokuserar på att rentvå bilden och ger flera bidrag. För det första, mot bakgrund av beräkningsbegränsningarna, studerar vi förhållandet mellan denoiserande vinst och urvalsstorlekskrav i ett icke-parametriskt tillvägagångssätt. Vi presenterar en lag om minskande avkastning, nämligen att med ökande patchstorlek, sällsynta patcher inte bara kräver en mycket större dataset, men också få lite av det. Detta resultat tyder på nya anpassningsbara variabla lappsystem för denoisering. För det andra studerar vi absoluta denoiserande gränser, oavsett vilken algoritm som används, och konvergera takten till dem som en funktion av patch storlek. Scale invariance av naturliga bilder spelar en nyckelroll här och innebär både en strikt positiv lägre gräns för denoisering och en makt lagkonvergens. En extrapolering av denna parametriska lag ger en uppskattning av den bästa möjliga denomineringen, vilket tyder på att vissa förbättringar, även om de är blygsamma, fortfarande är möjliga.
Senast Levin m.fl. REF diskuterade relationen mellan patch komplexiteten av naturliga bilder, patch storlek, och restaurering fel.
Patch Complexity, Finite Pixel Correlations and Optimal Denoising
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}