論文の概要: Spatially-Adaptive Image Restoration using Distortion-Guided Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08617v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 11:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-20 22:12:13.032785
• Title: Spatially-Adaptive Image Restoration using Distortion-Guided Networks
• Title（参考訳）: 歪み誘導ネットワークを用いた空間適応型画像復元
• Authors: Kuldeep Purohit, Maitreya Suin, A. N. Rajagopalan, Vishnu Naresh Boddeti
• Abstract要約: 空間的に変化する劣化に苦しむ画像の復元のための学習ベースソリューションを提案する。 本研究では、歪み局所化情報を活用し、画像中の困難な領域に動的に適応するネットワーク設計であるSPAIRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.89245800461537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a general learning-based solution for restoring images suffering from spatially-varying degradations. Prior approaches are typically degradation-specific and employ the same processing across different images and different pixels within. However, we hypothesize that such spatially rigid processing is suboptimal for simultaneously restoring the degraded pixels as well as reconstructing the clean regions of the image. To overcome this limitation, we propose SPAIR, a network design that harnesses distortion-localization information and dynamically adjusts computation to difficult regions in the image. SPAIR comprises of two components, (1) a localization network that identifies degraded pixels, and (2) a restoration network that exploits knowledge from the localization network in filter and feature domain to selectively and adaptively restore degraded pixels. Our key idea is to exploit the non-uniformity of heavy degradations in spatial-domain and suitably embed this knowledge within distortion-guided modules performing sparse normalization, feature extraction and attention. Our architecture is agnostic to physical formation model and generalizes across several types of spatially-varying degradations. We demonstrate the efficacy of SPAIR individually on four restoration tasks-removal of rain-streaks, raindrops, shadows and motion blur. Extensive qualitative and quantitative comparisons with prior art on 11 benchmark datasets demonstrate that our degradation-agnostic network design offers significant performance gains over state-of-the-art degradation-specific architectures. Code available at https://github.com/human-analysis/spatially-adaptive-image-restoration.
• Abstract（参考訳）: 空間的に変化する劣化に苦しむ画像復元のための一般学習型ソリューションを提案する。 先行するアプローチは、通常は分解特異的であり、異なる画像と異なるピクセルをまたいで同じ処理を行う。 しかし,このような空間的剛性処理は,劣化画素の復元と画像のクリーン領域の再構築を同時に行うのに最適ではないと仮定した。 そこで本稿では,歪み局所化情報を活用し,画像中の難しい領域に動的に計算を調整するネットワーク設計spairを提案する。 SPAIR は,(1) 劣化画素を識別するローカライゼーションネットワーク,(2) 劣化画素を選択的かつ適応的に復元するフィルタ領域のローカライゼーションネットワークと特徴領域の知識を利用するリカバリネットワークの2つのコンポーネントから構成される。 我々のキーとなる考え方は、空間領域における重劣化の不均一性を利用して、この知識を歪誘導モジュールに適切に組み込むことである。 私たちのアーキテクチャは物理的形成モデルに依存せず、いくつかのタイプの空間変動劣化を一般化します。 本研究では, 雨滴, 雨滴, 影, 動きのぼやきを除去した4つの修復作業において, 個別にスペアの効果を示す。 11のベンチマークデータセットにおける先行技術との比較により、劣化に依存しないネットワーク設計は、最先端の劣化特化アーキテクチャよりも顕著なパフォーマンス向上をもたらすことが示された。 コードはhttps://github.com/human- analysis/spatially-adaptive-image-restorationで入手できる。

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