論文の概要: End-to-end Interpretable Learning of Non-blind Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01769v2
• Date: Tue, 15 Sep 2020 14:44:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 05:47:12.891407
• Title: End-to-end Interpretable Learning of Non-blind Image Deblurring
• Title（参考訳）: 非盲検画像のエンドツーエンド解釈学習
• Authors: Thomas Eboli, Jian Sun, Jean Ponce
• Abstract要約: 非ブラインド画像のデブロワーリングは、通常、対応するシャープ画像の勾配に関する自然の先行によって正規化される線形最小二乗問題として定式化される。 本稿では,(既知の)ぼかしと自然像前のカーネルの逆フィルタを用いて,リチャードソン解法を事前条件として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.75982704671029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-blind image deblurring is typically formulated as a linear least-squares problem regularized by natural priors on the corresponding sharp picture's gradients, which can be solved, for example, using a half-quadratic splitting method with Richardson fixed-point iterations for its least-squares updates and a proximal operator for the auxiliary variable updates. We propose to precondition the Richardson solver using approximate inverse filters of the (known) blur and natural image prior kernels. Using convolutions instead of a generic linear preconditioner allows extremely efficient parameter sharing across the image, and leads to significant gains in accuracy and/or speed compared to classical FFT and conjugate-gradient methods. More importantly, the proposed architecture is easily adapted to learning both the preconditioner and the proximal operator using CNN embeddings. This yields a simple and efficient algorithm for non-blind image deblurring which is fully interpretable, can be learned end to end, and whose accuracy matches or exceeds the state of the art, quite significantly, in the non-uniform case.
• Abstract（参考訳）: 非ブラインド画像の退化は、通常、対応するシャープ画像の勾配に関する自然の先行によって正規化される線形最小二乗問題として定式化され、例えば、最小二乗更新のためにリチャードソン固定点反復による半四分法分割法と、補助変数更新のための近似演算子を用いて解決することができる。 我々は(既知の)ぼやけの近似逆フィルタと自然画像先行カーネルを用いてリチャードソン解法を前提条件として提案する。 汎用線形プリコンディショナーの代わりに畳み込みを用いることで、画像全体で非常に効率的なパラメータ共有が可能となり、従来のfftや共役勾配法に比べて精度や速度が著しく向上する。 さらに,提案アーキテクチャは,CNN埋め込みを用いたプレコンディショナと近位演算子の両方の学習に容易に適応できる。 これは、完全に解釈可能で、エンドツーエンドで学習可能であり、非一様の場合において、精度が芸術の状態と一致するか、はるかに上回っている非盲検画像分解のための単純で効率的なアルゴリズムである。

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