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Adversarial Gaussian Denoiser for Multiple-Level Image Denoising

Aamir Khan, Weidong Jin, Amir Haider, MuhibUr Rahman et Desheng Wang

Article de revue (2021)

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Abstract

Image denoising is a challenging task that is essential in numerous computer vision and image processing problems. This study proposes and applies a generative adversarial network-based image denoising training architecture to multiple-level Gaussian image denoising tasks. Convolutional neural network-based denoising approaches come across a blurriness issue that produces denoised images blurry on texture details. To resolve the blurriness issue, we first performed a theoretical study of the cause of the problem. Subsequently, we proposed an adversarial Gaussian denoiser network, which uses the generative adversarial network-based adversarial learning process for image denoising tasks. This framework resolves the blurriness problem by encouraging the denoiser network to find the distribution of sharp noise-free images instead of blurry images. Experimental results demonstrate that the proposed framework can effectively resolve the blurriness problem and achieve significant denoising efficiency than the state-of-the-art denoising methods.

Mots clés

image denoising; residual learning image denoising (RLID); direct image denoising (DID); convolutional neural networks (CNNs); generative adversarial network (GAN)

Sujet(s): 2500 Génie électrique et électronique > 2500 Génie électrique et électronique
2700 Technologie de l'information > 2708 Traitement d'images et traitement vidéo
Département: Département de génie électrique
Organismes subventionnaires: National Natural Science Foundation of China
Numéro de subvention: 61134002
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/9432/
Titre de la revue: Sensors (vol. 21, no 9)
Maison d'édition: MDPI
DOI: 10.3390/s21092998
URL officielle: https://doi.org/10.3390/s21092998
Date du dépôt: 02 sept. 2022 14:18
Dernière modification: 15 mai 2023 10:43
Citer en APA 7: Khan, A., Jin, W., Haider, A., Rahman, M.U., & Wang, D. (2021). Adversarial Gaussian Denoiser for Multiple-Level Image Denoising. Sensors, 21(9), 30 pages. https://doi.org/10.3390/s21092998

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