論文の概要: Blind Non-Uniform Motion Deblurring using Atrous Spatial Pyramid Deformable Convolution and Deblurring-Reblurring Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14336v1
• Date: Sun, 27 Jun 2021 23:14:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 18:05:41.063532
• Title: Blind Non-Uniform Motion Deblurring using Atrous Spatial Pyramid Deformable Convolution and Deblurring-Reblurring Consistency
• Title（参考訳）: Arous Space Pyramid Deformable Convolution and Deblurring-Reblurring Consistency を用いたブラインド非一様運動障害
• Authors: Dong Huo, Abbas Masoumzadeh, Yee-Hong Yang
• Abstract要約: 複数のAtrous Space Pyramid Deformable Convolutionモジュールからなる新しいアーキテクチャを提案する。 複数のASPDCモジュールは、同じ層内で異なるディレーションレートで画素固有の動きを暗黙的に学習し、異なる大きさの動きを処理する。 実験の結果,提案手法はベンチマークデータセット上での最先端手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.994412766684843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Many deep learning based methods are designed to remove non-uniform (spatially variant) motion blur caused by object motion and camera shake without knowing the blur kernel. Some methods directly output the latent sharp image in one stage, while others utilize a multi-stage strategy (\eg multi-scale, multi-patch, or multi-temporal) to gradually restore the sharp image. However, these methods have the following two main issues: 1) The computational cost of multi-stage is high; 2) The same convolution kernel is applied in different regions, which is not an ideal choice for non-uniform blur. Hence, non-uniform motion deblurring is still a challenging and open problem. In this paper, we propose a new architecture which consists of multiple Atrous Spatial Pyramid Deformable Convolution (ASPDC) modules to deblur an image end-to-end with more flexibility. Multiple ASPDC modules implicitly learn the pixel-specific motion with different dilation rates in the same layer to handle movements of different magnitude. To improve the training, we also propose a reblurring network to map the deblurred output back to the blurred input, which constrains the solution space. Our experimental results show that the proposed method outperforms state-of-the-art methods on the benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく多くの手法は、ぼやけたカーネルを知らずに、物体の動きやカメラの揺れによって生じる、一様でない動きのぼやけを取り除くように設計されている。 潜伏シャープ画像を1段階で直接出力する方法もあれば、マルチステージ戦略(マルチスケール、マルチパッチ、マルチテンポラル)を使用して徐々にシャープイメージを復元する手法もある。 しかし、これらの手法には以下の2つの主要な問題がある: 1) マルチステージの計算コストが高い; 2) 同じ畳み込みカーネルは異なる領域に適用されるが、これは非一様ぼけの理想的な選択ではない。 したがって、非一様運動のデブロワーリングは依然として困難でオープンな問題である。 本稿では,複数のアトラスな空間ピラミッド変形可能な畳み込み(aspdc)モジュールからなる新しいアーキテクチャを提案する。 複数のASPDCモジュールは、異なるディレーションレートのピクセル固有の動きを暗黙的に学習し、異なる大きさの動きを処理する。 また, 学習を改善するために, 解空間を制約するぼやけた入力に対して, ぼやけた出力をマッピングする再バッファリングネットワークを提案する。 実験の結果,提案手法はベンチマークデータセットの最先端手法よりも優れていた。

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