論文の概要: Deep Wiener Deconvolution: Wiener Meets Deep Learning for Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09962v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 00:38:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 14:03:27.034323
• Title: Deep Wiener Deconvolution: Wiener Meets Deep Learning for Image Deblurring
• Title（参考訳）: 深層Wienerのデコンボリューション: 深層学習と画像のデコンボリューション
• Authors: Jiangxin Dong, Stefan Roth, Bernt Schiele
• Abstract要約: 本稿では,古典的なWienerデコンボリューションフレームワークを学習深い特徴と統合することにより,特徴空間における明示的なデコンボリューションプロセスを提案する。 マルチスケールの機能改善モジュールは、デコンボリュートされた深い特徴からデブロワード画像を予測する。 当社のアプローチは、最新の非盲点画像デブレーション法を広いマージンで定量的に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 132.4886971756387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a simple and effective approach for non-blind image deblurring, combining classical techniques and deep learning. In contrast to existing methods that deblur the image directly in the standard image space, we propose to perform an explicit deconvolution process in a feature space by integrating a classical Wiener deconvolution framework with learned deep features. A multi-scale feature refinement module then predicts the deblurred image from the deconvolved deep features, progressively recovering detail and small-scale structures. The proposed model is trained in an end-to-end manner and evaluated on scenarios with both simulated and real-world image blur. Our extensive experimental results show that the proposed deep Wiener deconvolution network facilitates deblurred results with visibly fewer artifacts. Moreover, our approach quantitatively outperforms state-of-the-art non-blind image deblurring methods by a wide margin.
• Abstract（参考訳）: 従来の手法と深層学習を組み合わせた,非盲点画像の難読化のための簡易かつ効果的な手法を提案する。 標準的な画像空間で画像を直接色付けする既存の手法とは対照的に,古典的なWienerデコンボリューションフレームワークを学習深い特徴と統合することにより,特徴空間における明示的なデコンボリューション処理を行うことを提案する。 マルチスケールの機能改善モジュールは、分離された深い特徴から退色したイメージを予測し、細部と小さな構造を徐々に復元する。 提案するモデルはエンドツーエンドでトレーニングされ、シミュレーションと実世界のイメージボケの両方のシナリオで評価される。 実験結果から,提案した深部Wienerデコンボリューションネットワークは,可視的に少ないアーチファクトで劣化することを示す。 さらに,本手法は最先端の非ブラインド画像デブロワー法よりも広いマージンで定量的に優れている。

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