Low rank prior and l0 norm to remove impulse noise in images

要約

パッチベースの低ランクは、画像処理の重要な前提条件です。
さらに、我々の計算によれば、l0 ノルムの最適化は、ランダムな値のインパルス ノイズの下での最尤推定に対応します。
したがって、この記事では、正確なランクと l0 ノルムを組み合わせてノイズを除去します。
これは、以前のパッチベースの加重フィルター (PWMF) を使用して初期画像を生成し、乗数の交互方向法 (ADMM) を使用して形式的に解決されます。
このモデルは凸型ではないため、プラグ アンド プレイ ADMM と見なし、理論的な収束特性については説明しません。
実験では、この方法が非常に優れたパフォーマンスを発揮することが示されています。特に、コントラストが弱いまたは中程度の画像の場合に顕著です。

要約(オリジナル)

Patch-based low rank is an important prior assumption for image processing. Moreover, according to our calculation, the optimization of l0 norm corresponds to the maximum likelihood estimation under random-valued impulse noise. In this article, we thus combine exact rank and l0 norm for removing the noise. It is solved formally using the alternating direction method of multipliers (ADMM), with our previous patch-based weighted filter (PWMF) producing initial images. Since this model is not convex, we consider it as a Plug-and-Play ADMM, and do not discuss theoretical convergence properties. Experiments show that this method has very good performance, especially for weak or medium contrast images.

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