Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) omvandlar lågdimensionella latenta vektorer till visuellt rimliga bilder. Om det verkliga datasetet endast innehåller rena bilder, då till synes, ska det grenrör som GAN lärt sig endast innehålla rena bilder. I detta dokument föreslår vi att denoise skadade bilder genom att hitta den närmaste punkten på GAN-grenröret, återhämta latenta vektorer genom att minimera avstånd i bildutrymme. Vi visar först att med tanke på en skadad version av en bild som verkligen ligger på GAN-grenröret, kan vi ungefär återställa den latenta vektorn och denoise bilden, få betydligt högre kvalitet, jämfört med BM3D. Därefter visar vi att latenta vektorer återhämtade sig från bullriga bilder uppvisar en konsekvent fördomsfullhet. Genom att subtrahera denna skevhet innan vi projicerar tillbaka till bildrymden förbättrar vi denoiserande resultat ännu mer. Slutligen, även för osynliga bilder, vår metod presterar bättre på denoise bättre än BM3D. I synnerhet kräver den grundläggande versionen av vår metod (utan felkorrigering) inga förkunskaper om bullervariansen. För att uppnå högsta möjliga denoiserande kvalitet kräver de bäst presterande signalbehandlingsbaserade metoderna, såsom BM3D, en uppskattning av den suddiga kärnan.
En del arbete med denoisering med hjälp av grenrör görs också i REF, där de föreslår att denoise en bild genom att hitta den närmaste punkten i grenen av GAN som lärs på rena bilder.
Correction by Projection: Denoising Images with Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}