論文の概要: Non-uniform Motion Deblurring with Blurry Component Divided Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06021v1
• Date: Fri, 15 Jan 2021 09:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 11:20:18.309457
• Title: Non-uniform Motion Deblurring with Blurry Component Divided Guidance
• Title（参考訳）: ぼやけた成分分割誘導による非一様運動デブラリング
• Authors: Pei Wang, Wei Sun, Qingsen Yan, Axi Niu, Rui Li, Yu Zhu, Jinqiu Sun, Yanning Zhang
• Abstract要約: コンポーネント分割モジュールを介してぼやけた画像を処理するための深い2ブランチネットワークを提案する。 具体的には,2つの成分注意ブロックを用いて注目マップを学習し,特徴表現を効果的に活用する。 両枝の鋭い特徴を融合させるために, 配向に基づく特徴融合という新たな特徴融合機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.896291352267035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blind image deblurring is a fundamental and challenging computer vision problem, which aims to recover both the blur kernel and the latent sharp image from only a blurry observation. Despite the superiority of deep learning methods in image deblurring have displayed, there still exists major challenge with various non-uniform motion blur. Previous methods simply take all the image features as the input to the decoder, which handles different degrees (e.g. large blur, small blur) simultaneously, leading to challenges for sharp image generation. To tackle the above problems, we present a deep two-branch network to deal with blurry images via a component divided module, which divides an image into two components based on the representation of blurry degree. Specifically, two component attentive blocks are employed to learn attention maps to exploit useful deblurring feature representations on both large and small blurry regions. Then, the blur-aware features are fed into two-branch reconstruction decoders respectively. In addition, a new feature fusion mechanism, orientation-based feature fusion, is proposed to merge sharp features of the two branches. Both qualitative and quantitative experimental results show that our method performs favorably against the state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: ブラインド画像デブラリングは、ぼやけたカーネルと潜在的なシャープ画像の両方をぼやけた観察から回復することを目的としている、基本的なコンピュータビジョンの問題である。 画像劣化における深層学習手法の優位性は示されているが、様々な不均一な動きのぼかしには大きな課題がある。 以前の方法は、すべての画像特徴をデコーダへの入力として、異なる次数(例えば)を扱うだけでした。 大きくぼやけた、小さなぼやけ)同時に、シャープな画像生成の課題に繋がる。 上記の問題に対処するため,コンポーネント分割モジュールを介してぼやけた画像に対処するディープ2分岐ネットワークを提案し,ぼやけた度合いの表現に基づいて画像を2つのコンポーネントに分割する。 具体的には,2つの成分注意ブロックを用いて注意図を学習し,大小のぼやけた領域で有用な特徴表現を利用する。 そして、ぼやけた特徴を2分岐再構成復号器にそれぞれ供給する。 さらに,両枝の鋭い特徴を融合させるため,新たな特徴融合機構である配向型特徴融合を提案する。 定性的かつ定量的な実験結果から,本手法は最先端の手法に好適に作用することが示された。

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