Fugu-MT 論文翻訳(概要): Single Frame Deblurring with Laplacian Filters

論文の概要: Single Frame Deblurring with Laplacian Filters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08182v1
Date: Thu, 17 Sep 2020 09:49:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-17 12:05:18.362785
Title: Single Frame Deblurring with Laplacian Filters
Title（参考訳）: ラプラシアンフィルタによる単一フレームの劣化
Authors: Baran Ataman and Esin Guldogan
Abstract要約: ラプラシアンフィルタを応用した単一フレームブラインドデブロアリング法を提案する。提案手法は,客観的かつ主観的に計測される画質の大幅な向上を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Blind single image deblurring has been a challenge over many decades due to the ill-posed nature of the problem. In this paper, we propose a single-frame blind deblurring solution with the aid of Laplacian filters. Utilized Residual Dense Network has proven its strengths in superresolution task, thus we selected it as a baseline architecture. We evaluated the proposed solution with state-of-art DNN methods on a benchmark dataset. The proposed method shows significant improvement in image quality measured objectively and subjectively.
Abstract（参考訳）: ブラインド・シングル・イメージ・デブロワーリング(Blind single image deblurring)は、問題の性質が不適切であるため、何十年にもわたって挑戦されてきた。本稿では,ラプラシアンフィルタを用いた単一フレームブラインド洗浄法を提案する。超解像処理における残差密度ネットワークの強みが証明され,ベースラインアーキテクチャとして選択した。提案手法をベンチマークデータセット上で,最先端DNN手法を用いて評価した。提案手法は画像品質の客観的および主観的向上を示す。

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