論文の概要: Learning Disentangled Feature Representation for Hybrid-distorted Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11430v1
• Date: Wed, 22 Jul 2020 13:43:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 23:24:06.955016
• Title: Learning Disentangled Feature Representation for Hybrid-distorted Image Restoration
• Title（参考訳）: ハイブリッド歪み画像復元のための歪み特徴表現学習
• Authors: Xin Li, Xin Jin, Jianxin Lin, Tao Yu, Sen Liu, Yaojun Wu, Wei Zhou, and Zhibo Chen
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッド歪みの特徴レベル分割処理を実現するために,Distangled Feature Learningの概念を導入する。 具体的には,異なる歪みの特徴表現を異なるチャネルに分散するFDM(Feature Disentanglement Module)を提案する。 また,歪み表現を適応的にフィルタリングする機能集約モジュール (FAM) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99534893489878
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid-distorted image restoration (HD-IR) is dedicated to restore real distorted image that is degraded by multiple distortions. Existing HD-IR approaches usually ignore the inherent interference among hybrid distortions which compromises the restoration performance. To decompose such interference, we introduce the concept of Disentangled Feature Learning to achieve the feature-level divide-and-conquer of hybrid distortions. Specifically, we propose the feature disentanglement module (FDM) to distribute feature representations of different distortions into different channels by revising gain-control-based normalization. We also propose a feature aggregation module (FAM) with channel-wise attention to adaptively filter out the distortion representations and aggregate useful content information from different channels for the construction of raw image. The effectiveness of the proposed scheme is verified by visualizing the correlation matrix of features and channel responses of different distortions. Extensive experimental results also prove superior performance of our approach compared with the latest HD-IR schemes.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド歪み画像復元(HD-IR)は、複数の歪みによって劣化する実歪み画像の復元を目的としている。 既存のHD-IRアプローチは通常、修復性能を損なうハイブリッド歪みの固有の干渉を無視している。 このような干渉を分解するために,ハイブリッド歪みの特徴レベル分割処理を実現するために,ディスタングル型特徴学習の概念を導入する。 具体的には、ゲイン制御に基づく正規化を改訂することにより、異なる歪みの特徴表現を異なるチャネルに分散する特徴分散モジュール(FDM)を提案する。 また,歪み表現を適応的にフィルタリングし,異なるチャネルから有用なコンテンツ情報を集約して生画像を構築するための機能集約モジュール (FAM) を提案する。 提案手法の有効性は,特徴の相関行列と異なる歪みのチャネル応答を可視化することで検証した。 広範な実験結果も最新のhd-irに比べて優れた性能を示している。

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