25. ノンローカルミーンフィルタ
25
Buades CVPR 2005
画像
注目
パッチ 類似度
計算
位置u
画素y
注目パッチ
類似度小
→重み小
類似度大
→重み大
空間方向の重みは利用しない
(利用してもよい.)
真値の等しい画素を平均する
構造(パッチ)が似ている画素の真値は等しいと仮定
ノンローカルフィルタ
j
jip
j
j
T
jip
nl
i
G
G
x
)(
)(
ˆ
yy
ycyy
26. 処理例
26
入力画像 バイラテラルフィルタ ノンローカルミーンフィルタバイラテラルフィルタノンローカルミーンフィルタ
Paris et al, A Gentle Introduction to Bilateral Filtering and its Applications
●http://people.csail.mit.edu/sparis/siggraph07_course/
Buades et al, Non-Local Means Denoising
●http://www.ipol.im/pub/art/2011/bcm_nlm/
28. 高性能デノイジング
28
BM3D (Block-matching and 3D) filter,
Dabov et al, Image denoising by sparse 3d transform-domain collaborative filtering, TIP2007
●http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/
LSSC (learned simultaneous sparse coding)
Mairal et al, Non-local sparse models for image restoration, ICCV2009
PLOW (Patch-based Locally Optimal Wiener Filtering for Image Denoising)
Priyam et al, Patch-based Near-Optimal Image Denoising, TIP 2012
●http://users.soe.ucsc.edu/~priyam/PLOW/
パッチベース・ノンローカルアプローチ
Zontak et al, Separating Signal from Noise using Patch Recurrence Across Scales, CVPR 2013
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/MultiScaleDenoising.html
37. ガイデットアップサンプリングの応用例
スペクトル間
の相関
ガイデットアップサンプリング
(He et. al., ECCV2010)
マルチスペクトル
CFA
G R G Or G
B G Cy G B
G Or G R G
Cy G B G Cy
G R G Or G
38
初期補間
ガイド画像
Y.Monno et al. , “Multispectral demosaicking using guided filter”, EI2011.
ガイド画像はどうするの?
→ マルチスペクトルデモザイキング
44. 入力低解像度
パッチ𝒚
カップリングを学習
46
He et al, Beta Processing Dictionary Learning for Coupled Feature Space with Application to Single
Image Super Resolution, CVPR 2013
(●http://web.eecs.utk.edu/~lhe4/)
自然画像
データベース
高解像用辞書 𝑫 𝑯
学習
低解像用辞書 𝑫 𝑳
学習
スパース係数間の
カップリングMを学習
𝜶 𝑯 = 𝑴𝜶 𝑳
𝒙 = 𝑫 𝑯 𝜶 𝑯
𝒚 = 𝑫 𝑳 𝜶 𝑳
出力高解像度
パッチ𝒙
高解像係数
変換
低解像用
辞書 𝑫 𝑳
スパース係数
推定
高解像用
辞書 𝑫 𝑯
高解像度
パッチ再構成
𝜶 𝑳
𝑴𝜶 𝑳
𝑫 𝑯 𝑴𝜶 𝑳
45. 機械学習(Deep learning)
48
Schuler et al, A machine learning approach for non-blind image deconvolution, CVPR2013
(●http://webdav.is.mpg.de/pixel/neural_deconvolution/)
Gao et al, Restricted Boltzmann Machine Approach to Couple Dictionary Training for
Image Super-Resolution, ICIP2013.
Vincent et al, Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders,
ICML2008
Nakashika, et al, High-frequency Restoration Using Deep Belief Nets for Super-resolution,
International Conference on Signal Image Technology & Internet-Based Systems 2013.