論文の概要: DWDN: Deep Wiener Deconvolution Network for Non-Blind Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09962v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 05:39:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:00.357177
• Title: DWDN: Deep Wiener Deconvolution Network for Non-Blind Image Deblurring
• Title（参考訳）: DWDN:非ブラインド画像分解のためのディープウィナーデコンボリューションネットワーク
• 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。 マルチスケールのカスケード機能改善モジュールは、分離された深い特徴から退色画像を予測する。 提案したDeep Wienerデコンボリューションネットワークは,目に見える成果物が少なく,かつ,最先端の非盲点画像デコンボリューション手法を広いマージンで定量的に上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.91879314310842
• License:
• 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 cascaded 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 simulated Gaussian noise, saturated pixels, or JPEG compression artifacts as well as real-world images. Moreover, we present detailed analyses of the benefit of the feature-based Wiener deconvolution and of the multi-scale cascaded feature refinement as well as the robustness of the proposed approach. Our extensive experimental results show that the proposed deep Wiener deconvolution network facilitates deblurred results with visibly fewer artifacts and 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,シンプルで効果的なアプローチを提案する。 標準的な画像空間で画像を直接分解する既存の手法とは対照的に,古典的なウィナー・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・プロセスを実行することを提案する。 マルチスケールのカスケード機能改善モジュールは、分離された深い特徴から分解された画像を予測し、細部と小さな構造を徐々に復元する。 提案モデルは,実世界の画像だけでなく,ガウスノイズ,飽和画素,JPEG圧縮アーティファクトを模擬したシナリオを用いて,エンドツーエンドで訓練し,評価する。 さらに,特徴に基づくWienerのデコンボリューションと,マルチスケールのキャスケード機能の改良,および提案手法の堅牢性について,詳細な分析を行った。 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ティファクトによる劣化を緩和し,最先端の非ブラインド画像デコンボリューション法を広いマージンで定量的に上回ることを示す。

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