論文の概要: Explore Image Deblurring via Blur Kernel Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00317v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 07:52:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 13:56:00.340981
• Title: Explore Image Deblurring via Blur Kernel Space
• Title（参考訳）: Blur Kernel Spaceによる画像劣化の探索
• Authors: Phong Tran and Anh Tran and Quynh Phung and Minh Hoai
• Abstract要約: ブラインド画像の解読のための交互最適化アルゴリズムを提案する。 符号化された空間内のカーネルによって見えないぼかし演算子を近似し、対応するシャープイメージを検索する。 任意のデータセットから既存のぼかし演算子を新しいドメインに転送することで、ぼかし合成に使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.67255729783263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a method to encode the blur operators of an arbitrary dataset of sharp-blur image pairs into a blur kernel space. Assuming the encoded kernel space is close enough to in-the-wild blur operators, we propose an alternating optimization algorithm for blind image deblurring. It approximates an unseen blur operator by a kernel in the encoded space and searches for the corresponding sharp image. Unlike recent deep-learning-based methods, our system can handle unseen blur kernel, while avoiding using complicated handcrafted priors on the blur operator often found in classical methods. Due to the method's design, the encoded kernel space is fully differentiable, thus can be easily adopted in deep neural network models. Moreover, our method can be used for blur synthesis by transferring existing blur operators from a given dataset into a new domain. Finally, we provide experimental results to confirm the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,鮮明な画像対の任意のデータセットのぼやけた演算子を,ぼやけたカーネル空間に符号化する手法を提案する。 In-the-wild blur operator にエンコードされたカーネル空間が十分近いと仮定し、ブラインド画像の劣化に対する交互最適化アルゴリズムを提案する。 符号化された空間内のカーネルによって見えないぼかし演算子を近似し、対応するシャープイメージを検索する。 最近のディープラーニングベースの手法と異なり、システムは目に見えないぼかしのカーネルを処理できるが、古典的な手法でよく見られるぼかし演算子の複雑な手作りの事前処理は回避できる。 この手法の設計のため、符号化されたカーネル空間は完全に微分可能であり、ディープニューラルネットワークモデルに容易に適用できる。 さらに、任意のデータセットから既存のぼかし演算子を新しいドメインに転送することで、ぼかし合成に使用できる。 最後に,提案手法の有効性を確認する実験結果を提供する。

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