論文の概要: Blur Invariant Kernel-Adaptive Network for Single Image Blind deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04543v3
• Date: Tue, 15 Dec 2020 07:28:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 04:34:44.350487
• Title: Blur Invariant Kernel-Adaptive Network for Single Image Blind deblurring
• Title（参考訳）: ぼやけ不変カーネル適応ネットワークによる単一画像ブラインドデブラリング
• Authors: Sungkwon An, Hyungmin Roh and Myungjoo Kang
• Abstract要約: 本稿では,ぼやけたカーネルに関する情報を利用する,新しい,目が見えない,シングルイメージのデブロアリング手法を提案する。 まず、ぼやけた画像の分析に基づいて、適応的なぼやけたカーネルを生成するカーネル推定ネットワークを導入する。 本稿では,推定したぼやけたカーネルを用いて,シャープな画像を復元するデブロワーリングネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.886014926770622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel, blind, single image deblurring method that utilizes information regarding blur kernels. Our model solves the deblurring problem by dividing it into two successive tasks: (1) blur kernel estimation and (2) sharp image restoration. We first introduce a kernel estimation network that produces adaptive blur kernels based on the analysis of the blurred image. The network learns the blur pattern of the input image and trains to generate the estimation of image-specific blur kernels. Subsequently, we propose a deblurring network that restores sharp images using the estimated blur kernel. To use the kernel efficiently, we propose a kernel-adaptive AE block that encodes features from both blurred images and blur kernels into a low dimensional space and then decodes them simultaneously to obtain an appropriately synthesized feature representation. We evaluate our model on REDS, GOPRO and Flickr2K datasets using various Gaussian blur kernels. Experiments show that our model can achieve state-of-the-art results on each dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ぼやけたカーネルに関する情報を利用した,目が見えないシングルイメージデブロアリング手法を提案する。 本モデルでは,(1)ぼかしカーネル推定と(2)シャープイメージ復元の2つのタスクに分割し,デブラリング問題を解消する。 まず,画像解析に基づいて適応型ぼかしカーネルを生成するカーネル推定ネットワークを提案する。 ネットワークは入力画像のぼかしパターンを学習し、画像固有のぼかしカーネルの推定を生成する。 次に,推定したボケカーネルを用いてシャープな画像を復元するデブラリングネットワークを提案する。 カーネルを効率的に利用するために,ぼやけた画像とぼやけたカーネルの両方の特徴を低次元空間に符号化し,同時にデコードし,適切に合成された特徴表現を得るカーネル適応型aeブロックを提案する。 ガウスアンボウカーネルを用いたREDS, GOPRO, Flickr2Kデータセットのモデルの評価を行った。 実験により,本モデルでは各データセットの最先端結果が得られた。

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