論文の概要: Iterative Filter Adaptive Network for Single Image Defocus Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13610v1
• Date: Tue, 31 Aug 2021 04:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 14:24:29.083703
• Title: Iterative Filter Adaptive Network for Single Image Defocus Deblurring
• Title（参考訳）: 単一画像デフォーカスデブラリングのための反復フィルタ適応ネットワーク
• Authors: Junyong Lee, Hyeongseok Son, Jaesung Rim, Sunghyun Cho, and Seungyong Lee
• Abstract要約: 単一画像のデフォーカスを損なう新しいエンドツーエンドの学習手法を提案する。 提案手法は,空間的に異なるぼかしを扱うために特別に設計された,新しいIterative Filter Adaptive Network (IFAN) を備える。 提案手法は,実世界の画像に対して,定量的かつ質的に,最先端の性能を達成することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.631102120866283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel end-to-end learning-based approach for single image defocus deblurring. The proposed approach is equipped with a novel Iterative Filter Adaptive Network (IFAN) that is specifically designed to handle spatially-varying and large defocus blur. For adaptively handling spatially-varying blur, IFAN predicts pixel-wise deblurring filters, which are applied to defocused features of an input image to generate deblurred features. For effectively managing large blur, IFAN models deblurring filters as stacks of small-sized separable filters. Predicted separable deblurring filters are applied to defocused features using a novel Iterative Adaptive Convolution (IAC) layer. We also propose a training scheme based on defocus disparity estimation and reblurring, which significantly boosts the deblurring quality. We demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance both quantitatively and qualitatively on real-world images.
• Abstract（参考訳）: 単一画像のデフォーカスを損なう新しいエンドツーエンドの学習手法を提案する。 提案手法は,空間変動や大きなデフォーカスボケを扱うために設計された,新しい反復フィルタ適応ネットワーク (ifan) を備える。 空間的に変化するぼかしを適応的に処理するために、IFANは、入力画像のデフォーカス特徴に適用して、デフォーカス特徴を生成する画素単位のデブルリングフィルタを予測する。 大きなぼかしを効果的に管理するために、IFANモデルは小さな分離可能なフィルタのスタックとしてフィルタをデブロリングする。 新たなIAC(Iterative Adaptive Convolution)層を用いて,デフォーカス機能に対して,予測可能な分離性デブロアリングフィルタを適用した。 また,デフォーカス不一致推定とリブラリングに基づくトレーニングスキームを提案し,デブラリング品質を著しく向上させる。 本手法は実世界画像上で定量的かつ定性的に最先端のパフォーマンスを実現することを実証する。

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