論文の概要: Blind Image Deconvolution using Student's-t Prior with Overlapping Group Sparsity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14780v1
• Date: Fri, 26 Jun 2020 03:34:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 21:48:23.823276
• Title: Blind Image Deconvolution using Student's-t Prior with Overlapping Group Sparsity
• Title（参考訳）: 重なり合うグループ間隔を持つ学生のt前のブラインド画像のデコンボリューション
• Authors: In S. Jeon, Deokyoung Kang, Suk I. Yoo
• Abstract要約: ブラインド画像のデコンボリューション問題は、ぼかしカーネルの知識を必要とせず、信号劣化画像のぼかしを除去することである。 問題は正しくないため、画像の先行は正確なブラインド・デコンボリューションにおいて重要な役割を果たす。 提案手法は、他の最先端アルゴリズムよりも優れた効果的なブラインドデコンボリューションアルゴリズムを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4180331276028657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we solve blind image deconvolution problem that is to remove blurs form a signal degraded image without any knowledge of the blur kernel. Since the problem is ill-posed, an image prior plays a significant role in accurate blind deconvolution. Traditional image prior assumes coefficients in filtered domains are sparse. However, it is assumed here that there exist additional structures over the sparse coefficients. Accordingly, we propose new problem formulation for the blind image deconvolution, which utilizes the structural information by coupling Student's-t image prior with overlapping group sparsity. The proposed method resulted in an effective blind deconvolution algorithm that outperforms other state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ぼかしカーネルの知識を必要とせず,信号劣化画像のぼかしを除去するブラインド画像のデコンボリューション問題を解決する。 問題は不適切であるため、画像先行は正確なブラインドデコンボリューションにおいて重要な役割を果たす。 従来のイメージプリエントは、フィルタ領域の係数がスパースであると仮定する。 しかし、ここではスパース係数に付加的な構造が存在すると仮定する。 そこで我々は,学生のt画像と重なり合うグループ空間を結合して構造情報を利用するブラインド画像デコンボリューションの新しい問題定式化を提案する。 提案手法は、他の最先端アルゴリズムよりも優れた効果的なブラインドデコンボリューションアルゴリズムを実現する。

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