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Gabor-based learnable sparse representation for self-supervised denoising

可解释性 计算机科学 人工智能 噪音(视频) 降噪 模式识别(心理学) 代表(政治) 人工神经网络 机器学习 图像(数学) 政治学 政治 法学
作者
Sixiu Liu,Shijun Cheng,Tariq Alkhalifah
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:1
标识
DOI:10.48550/arxiv.2308.03077
摘要

Traditional supervised denoising networks learn network weights through "black box" (pixel-oriented) training, which requires clean training labels. The uninterpretability nature of such denoising networks in addition to the requirement for clean data as labels limits their applicability in real case scenarios. Deep unfolding methods unroll an optimization process into Deep Neural Networks (DNNs), improving the interpretability of networks. Also, modifiable filters in DNNs allow us to embed the physics information of the desired signals to be extracted, in order to remove noise in a self-supervised manner. Thus, we propose a Gabor-based learnable sparse representation network to suppress different noise types in a self-supervised fashion through constraints/bounds applied to the parameters of the Gabor filters of the network during the training stage. The effectiveness of the proposed method was demonstrated on two noise type examples, pseudo-random noise and ground roll, on synthetic and real data.
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