Novel Hybrid Integrated Pix2Pix and WGAN Model with Gradient Penalty for Binary Images Denoising

要約

このペーパーでは、敵対的生成ネットワーク (GAN) の利点を活用した画像ノイズ除去の新しいアプローチを紹介します。
具体的には、Pix2Pix モデルと、Wasserstein GAN (WGAN) with Gradient Penalty (WGAN-GP) の要素を組み合わせたモデルを提案します。
このハイブリッド フレームワークは、Pix2Pix モデルで実証されているように、条件付き GAN のノイズ除去機能を活用すると同時に、学習プロセスの安定性を損なう可能性がある最適なハイパーパラメーターの徹底的な検索の必要性を軽減することを目指しています。
提案された方法では、GAN のジェネレーターを使用してノイズ除去画像を生成し、条件付き GAN のパワーをノイズ低減に利用します。
同時に、WGAN-GP で特徴付けられている更新中のリプシッツ連続性制約の実装は、モード崩壊の影響を軽減するのに役立ちます。
この革新的な設計により、提案されたモデルは Pix2Pix と WGAN-GP の両方の長所から恩恵を受けることができ、トレーニングの安定性を確保しながら優れたノイズ除去結果を生成できます。
提案された研究は、画像間の変換と GAN の安定化技術に関する以前の研究に基づいて、ノイズ除去の汎用ソリューションとしての GAN の可能性を強調しています。
この論文では、このモデルの開発とテストについて詳しく説明し、数値実験を通じてその有効性を示しています。
このデータセットは、きれいな画像に合成ノイズを追加して作成されました。
実世界のデータセット検証に基づいた数値結果は、画像ノイズ除去タスクにおけるこのアプローチの有効性を強調しており、従来の手法に比べて大幅な機能強化が示されています。
特に、提案されたモデルは強力な一般化機能を示しており、合成ノイズでトレーニングされた場合でも効果的に実行されます。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel approach to image denoising that leverages the advantages of Generative Adversarial Networks (GANs). Specifically, we propose a model that combines elements of the Pix2Pix model and the Wasserstein GAN (WGAN) with Gradient Penalty (WGAN-GP). This hybrid framework seeks to capitalize on the denoising capabilities of conditional GANs, as demonstrated in the Pix2Pix model, while mitigating the need for an exhaustive search for optimal hyperparameters that could potentially ruin the stability of the learning process. In the proposed method, the GAN’s generator is employed to produce denoised images, harnessing the power of a conditional GAN for noise reduction. Simultaneously, the implementation of the Lipschitz continuity constraint during updates, as featured in WGAN-GP, aids in reducing susceptibility to mode collapse. This innovative design allows the proposed model to benefit from the strong points of both Pix2Pix and WGAN-GP, generating superior denoising results while ensuring training stability. Drawing on previous work on image-to-image translation and GAN stabilization techniques, the proposed research highlights the potential of GANs as a general-purpose solution for denoising. The paper details the development and testing of this model, showcasing its effectiveness through numerical experiments. The dataset was created by adding synthetic noise to clean images. Numerical results based on real-world dataset validation underscore the efficacy of this approach in image-denoising tasks, exhibiting significant enhancements over traditional techniques. Notably, the proposed model demonstrates strong generalization capabilities, performing effectively even when trained with synthetic noise.

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