論文の概要: Deblurring using Analysis-Synthesis Networks Pair
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02956v1
- Date: Mon, 6 Apr 2020 19:32:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 06:29:07.945579
- Title: Deblurring using Analysis-Synthesis Networks Pair
- Title（参考訳）: 分析合成ネットワークペアを用いたデブロアリング
- Authors: Adam Kaufman and Raanan Fattal
- Abstract要約: ブラインド画像の劣化は、現代のニューラルネットワークにとって難しい問題である。
そこで我々は,デブロワーリングネットワークを,そのボケを推定する解析ネットワークに分割する新たなアーキテクチャと,このカーネルを用いて画像をデブロワーする合成ネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blind image deblurring remains a challenging problem for modern artificial
neural networks. Unlike other image restoration problems, deblurring networks
fail behind the performance of existing deblurring algorithms in case of
uniform and 3D blur models. This follows from the diverse and profound effect
that the unknown blur-kernel has on the deblurring operator.
We propose a new architecture which breaks the deblurring network into an
analysis network which estimates the blur, and a synthesis network that uses
this kernel to deblur the image. Unlike existing deblurring networks, this
design allows us to explicitly incorporate the blur-kernel in the network's
training. In addition, we introduce new cross-correlation layers that allow
better blur estimations, as well as unique components that allow the estimate
blur to control the action of the synthesis deblurring action.
Evaluating the new approach over established benchmark datasets shows its
ability to achieve state-of-the-art deblurring accuracy on various tests, as
well as offer a major speedup in runtime.
- Abstract（参考訳）: ブラインド画像の劣化は、現代のニューラルネットワークにとって難しい問題である。
他の画像復元問題とは異なり、デブロワーリングネットワークは、一様および3次元のぼかしモデルの場合、既存のデブロワーリングアルゴリズムの性能の裏で失敗する。
これは、未知のぼけカーネルがデブラリング作用素に与えた多様で深い影響から導かれる。
本稿では,画像のぼかしを推定する解析ネットワークと,このカーネルを用いて画像のぼかしを推定する合成ネットワークにデブラリングネットワークを分割する新しいアーキテクチャを提案する。
既存のデブラリングネットワークとは異なり、この設計によりネットワークのトレーニングにぼけカーネルを明示的に組み込むことができます。
さらに, 新たな相互相関層を導入し, より良いボケ推定を可能にするとともに, ボケ推定により合成遅延動作の動作を制御できる特異な成分も導入する。
確立されたベンチマークデータセットに対する新しいアプローチの評価は、さまざまなテストで最先端のデブラリング精度を達成し、実行時の大幅な高速化を提供する能力を示している。
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