論文の概要: Single Image Non-uniform Blur Kernel Estimation via Adaptive Basis Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01026v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 18:02:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 16:51:43.970693
• Title: Single Image Non-uniform Blur Kernel Estimation via Adaptive Basis Decomposition
• Title（参考訳）: 適応基底分解による単画像非一様Blurカーネル推定
• Authors: Guillermo Carbajal, Patricia Vitoria, Mauricio Delbracio, Pablo Mus\'e, Jos\'e Lezama
• Abstract要約: 本研究では,高密度な非一様運動ボケ推定のための一般非パラメトリックモデルを提案する。 提案手法は,既存の不均一な動きのぼかし推定の限界を克服することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.854931308524932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterizing and removing motion blur caused by camera shake or object motion remains an important task for image restoration. In recent years, removal of motion blur in photographs has seen impressive progress in the hands of deep learning-based methods, trained to map directly from blurry to sharp images. Characterization of motion blur, on the other hand, has received less attention and progress in model-based methods for restoration lags behind that of data-driven end-to-end approaches. In this paper, we propose a general, non-parametric model for dense non-uniform motion blur estimation. Given a blurry image, we estimate a set of adaptive basis kernels as well as the mixing coefficients at pixel level, producing a per-pixel map of motion blur. This rich but efficient forward model of the degradation process allows the utilization of existing tools for solving inverse problems. We show that our method overcomes the limitations of existing non-uniform motion blur estimation and that it contributes to bridging the gap between model-based and data-driven approaches for deblurring real photographs.
• Abstract（参考訳）: カメラの揺動や物体の動きによる動きのぼやけを特徴付けることは、画像復元にとって重要な課題である。 近年、写真における動きのぼやけの除去は、ぼやけた画像から鋭い画像へ直接マッピングするように訓練されたディープラーニングベースの手法によって、目覚ましい進歩を遂げている。 一方, 動きのぼかしのキャラクタリゼーションは, データ駆動のエンド・ツー・エンド・エンド・アプローチに先立って, モデルに基づくラグの復元手法が進歩している。 本稿では,高密度な非一様運動ボケ推定のための一般非パラメトリックモデルを提案する。 ぼやけた画像が与えられたとき、適応基底カーネルの集合とピクセルレベルでの混合係数を推定し、動きのぼやきのピクセルごとのマップを生成する。 このリッチだが効率的な劣化過程のフォワードモデルにより、逆問題の解決に既存のツールを活用することができる。 提案手法は,既存の不均一な動きのぼかし推定の限界を克服し,モデルベースとデータ駆動アプローチのギャップを埋めることに寄与することを示す。

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