Listening to the Noise: Blind Denoising with Gibbs Diffusion

Główne pojęcia

Diffusion models combined with Gibbs sampling enable blind denoising for signal processing.

Streszczenie

最近のノイズ除去問題は、深層生成モデルの発展と絡み合っており、拡散モデルはベイジアン画像処理における事前分布と一致する。しかし、拡散に基づく事後サンプリングでは、ノイズレベルと共分散が既知である必要があり、盲目的なノイズ除去を妨げる。Gibbs Diffusion（GDiff）はこの制限を克服し、信号とノイズパラメータの事後サンプリングを可能にする。任意のパラメトリックガウスノイズを仮定し、信号事前分布から雑音分布ファミリーへの条件付き拡散モデルのサンプリングステップと、雑音パラメータを推測するためのマルコフ連鎖モンテカルロサンプラーを開発する。

Statystyki

拡散に基づく事後サンプリングは40回の反復で収束し、各チェーンから20個のサンプルを取得した。
データセットImageNetで50枚の画像から平均PSNRと標準誤差を報告。
コスモロジカルパラメータH0とωbに対して一様事前分布U([50, 90] × [0.0075, 0.0567])を選択。

Cytaty

"GDiff takes the form of a Gibbs sampler that alternates sampling of the target signal conditioned on the noise parameters and the observation, and sampling of the noise parameters given the estimated noise."
"We showcased our method’s versatility by applying it to two distinct problems: denoising natural images affected by colored noises with unknown amplitude and spectral index, and performing cosmological inference from simulated cosmic microwave background (CMB) data."
"Interestingly, while the primary goal in natural image denoising is to recover the noise-free image, the cosmological problem shifts focus to cosmological parameters that characterize the CMB covariance."

Kluczowe wnioski z

Listening to the Noise

by Davi... o arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19455.pdf

Głębsze pytania

どうやって拡散に基づく事後サンプリングが盲目的な画像処理に役立つか

拡散に基づく事後サンプリングは、画像処理において盲目的なノイズ除去の問題を解決するために役立ちます。この手法では、拡散モデルが信号の事前分布を学習し、観測された画像とノイズパラメーターに条件付けられた信号の事後分布を効率的にサンプリングすることが可能です。具体的には、拡散モデルを使用して信号の復元や事後分布の推定を行うことで、盲目的なノイズ除去問題に対処できる点が重要です。

この方法は他の種類のデータや問題にも適用可能か

この方法は他の種類のデータや問題にも適用可能です。例えば、宇宙論的推論から得られたCMB（宇宙マイクロ波背景放射）データなどでも利用されています。さまざまな種類のデータや問題領域で発生する盲目的なノイズ除去課題に対しても応用可能性があります。また、この手法はガウス分布以外のノイズ分布でも有効である可能性があります。

宇宙論的推論から得られた結果はどういう洞察を提供しているか

宇宙論的推論から得られた結果は、CMB（cosmic microwave background）観測から得られる情報や銀河系内塵（dust foreground）等様々な天体物理学上重要なシグナルとその背景雑音成分間混合物から正確かつ効果的にコンポーネントセパレーションを行う際の洞察を提供します。特定したパラメーター値内部ランキング統計量等評価指標結果よりわかる通り，Gibbs Diffusion は多く場面下受容度高く又良好混合能力持っていること示す．これだけでは無く，SBC 結果表示一貫性住んだ証明し，H0 及び ωb 推定精度優秀表現．しかし σ 予想バイアス存在提示．これ再び言及すれば，これ逆乱反射模型エラー影響 CMB 推定電力量．