論文の概要: Deblurring by Realistic Blurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01860v2
• Date: Thu, 7 May 2020 03:34:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 23:09:49.596334
• Title: Deblurring by Realistic Blurring
• Title（参考訳）: リアルブラッシングによる劣化
• Authors: Kaihao Zhang, Wenhan Luo, Yiran Zhong, Lin Ma, Bjorn Stenger, Wei Liu, Hongdong Li
• Abstract要約: 本稿では,BGAN(Learning-to-blurr GAN)とDBGAN(Learning-to-DeBlur GAN)の2つのモデルを組み合わせた新しい手法を提案する。 第1のモデルであるBGANは、未ペアのシャープでぼやけた画像セットでシャープな画像をぼやかす方法を学習し、第2のモデルであるDBGANをガイドして、そのような画像を正しくデブロアする方法を学ぶ。 さらなる貢献として,多様なぼやけた画像を含むRWBIデータセットについても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.54173799114785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing deep learning methods for image deblurring typically train models using pairs of sharp images and their blurred counterparts. However, synthetically blurring images do not necessarily model the genuine blurring process in real-world scenarios with sufficient accuracy. To address this problem, we propose a new method which combines two GAN models, i.e., a learning-to-Blur GAN (BGAN) and learning-to-DeBlur GAN (DBGAN), in order to learn a better model for image deblurring by primarily learning how to blur images. The first model, BGAN, learns how to blur sharp images with unpaired sharp and blurry image sets, and then guides the second model, DBGAN, to learn how to correctly deblur such images. In order to reduce the discrepancy between real blur and synthesized blur, a relativistic blur loss is leveraged. As an additional contribution, this paper also introduces a Real-World Blurred Image (RWBI) dataset including diverse blurry images. Our experiments show that the proposed method achieves consistently superior quantitative performance as well as higher perceptual quality on both the newly proposed dataset and the public GOPRO dataset.
• Abstract（参考訳）: 画像の難読化のための既存のディープラーニング手法は、通常、鋭い画像とぼやけた画像を使ってモデルを訓練する。 しかし、合成的にぼやけた画像は、必ずしも実際のシナリオにおける真のぼやけた過程を十分な精度でモデル化するとは限らない。 そこで本研究では,2つのGANモデル,すなわちBGAN(Learning-to-Blur GAN)とDBGAN(Learning-to-DeBlur GAN)を組み合わせて,画像のぼかしを学習することで画像の劣化を改善する手法を提案する。 第1のモデルであるBGANは、未ペアのシャープでぼやけた画像セットでシャープな画像をぼやかす方法を学習し、第2のモデルであるDBGANをガイドして、そのような画像を正しくデブロアする方法を学ぶ。 実際のぼかしと合成したぼかしとの差を低減するため、相対論的ぼかし損失を利用する。 追加の貢献として,多彩なぼやき画像を含む実世界のぼやき画像(rwbi)データセットも紹介する。 本実験により,提案手法は,新たに提案したデータセットと公開GOPROデータセットの両方において,一貫した定量的性能と高い知覚品質を実現する。

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