論文の概要: Blind Motion Deblurring Super-Resolution: When Dynamic Spatio-Temporal Learning Meets Static Image Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13077v1
• Date: Thu, 27 May 2021 11:52:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 16:19:11.338171
• Title: Blind Motion Deblurring Super-Resolution: When Dynamic Spatio-Temporal Learning Meets Static Image Understanding
• Title（参考訳）: 超解像を損なうブラインド運動:動的時空間学習が静的画像理解と出会うとき
• Authors: Wenjia Niu, Kaihao Zhang, Wenhan Luo, Yiran Zhong, Xin Yu, Hongdong Li
• Abstract要約: シングルイメージ超解像(SR)とマルチフレームSR(SR)は、低解像度画像を超解する2つの方法である。 単一静止画像から動的時間情報を学習するために, ブラインド・モーション・デブロアリング・スーパー・レゾリューション・ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.5799910153545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-image super-resolution (SR) and multi-frame SR are two ways to super resolve low-resolution images. Single-Image SR generally handles each image independently, but ignores the temporal information implied in continuing frames. Multi-frame SR is able to model the temporal dependency via capturing motion information. However, it relies on neighbouring frames which are not always available in the real world. Meanwhile, slight camera shake easily causes heavy motion blur on long-distance-shot low-resolution images. To address these problems, a Blind Motion Deblurring Super-Reslution Networks, BMDSRNet, is proposed to learn dynamic spatio-temporal information from single static motion-blurred images. Motion-blurred images are the accumulation over time during the exposure of cameras, while the proposed BMDSRNet learns the reverse process and uses three-streams to learn Bidirectional spatio-temporal information based on well designed reconstruction loss functions to recover clean high-resolution images. Extensive experiments demonstrate that the proposed BMDSRNet outperforms recent state-of-the-art methods, and has the ability to simultaneously deal with image deblurring and SR.
• Abstract（参考訳）: シングルイメージスーパーレゾリューション(sr)とマルチフレームsrは、低解像度画像をスーパーレゾリューションする2つの方法である。 シングルイメージSRは一般的に各画像を独立に扱うが、継続フレームに暗示される時間情報を無視する。 マルチフレームSRは、モーション情報をキャプチャすることで、時間依存性をモデル化することができる。 しかし、現実世界では必ずしも利用できない近隣のフレームに依存している。 一方、わずかなカメラの振れは、遠距離の低解像度画像に重い動きのぼやけを引き起こす。 これらの問題に対処するために, 動画像から動的時空間情報を学ぶために, bmdsrnet (bmdsrnet) が提案されている。 BMDSRNetは逆過程を学習し、3つのストリームを用いて、よく設計された再構成損失関数に基づいて双方向時空間情報を学習し、高解像度画像のクリーンな復元を行う。 広範な実験により、bmdsrnetは最新の最先端手法よりも優れており、画像デブラリングとsrを同時に処理できることを示した。

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