齐次扩散设定下图像修复与去噪的关联
图像与视频处理
2025-05-30 v2
摘要
尽管图像去噪与修复的局部方法可能使用相似概念，但二者之间的联系迄今鲜有研究。本工作的目标是通过聚焦于双方最基础的场景——齐次扩散设定，来建立两者之间的关联。为此，我们研究了一种通过修复进行去噪（DbI）的框架：它对来自不同含噪子集的多个修复结果进行平均。我们推导了在平移正则网格上的 DbI 与一维齐次扩散滤波之间的等价性结果，给出了密度与扩散时间之间的显式关系。我们还提供了向二维情形的经验推广。我们给出的实验证实了我们的理论，并表明其也可推广到具有非齐次数据或非齐次扩散系数的扩散。更一般地，我们的工作表明，鲜受关注的数据自适应思想值得更多重视：它可以与一些具有算子自适应的流行模型同样强大。
引用
@article{arxiv.2309.13486,
title = {Connecting Image Inpainting with Denoising in the Homogeneous Diffusion Setting},
author = {Daniel Gaa and Vassillen Chizhov and Pascal Peter and Joachim Weickert and Robin Dirk Adam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.13486},
year = {2025}
}