論文の概要: Deep Fusion Prior for Multi-Focus Image Super Resolution Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05706v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 02:44:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 13:41:00.093344
• Title: Deep Fusion Prior for Multi-Focus Image Super Resolution Fusion
• Title（参考訳）: 多焦点超解像核融合に先立つ深部核融合
• Authors: Yuanjie Gu, Zhibo Xiao, Hailun Wang, Cheng Liu, Shouyu Wang
• Abstract要約: 我々は、MFISRFタスクに対処するために、ディープフュージョン前処理(DFP)と呼ばれる新しい統合データセットフリーな非教師なしフレームワークを提案する。 DFPは、SKIPnetネットワーク、DoubleReblurフォーカス計測戦術、決定埋め込みモジュール、損失関数からなる。 実験の結果,提案するDFPアプローチは,最先端のMFIF法とSR法の組み合わせよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.19609461099609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper unifies the multi-focus images fusion (MFIF) and blind super resolution (SR) problems as the multi-focus image super resolution fusion (MFISRF) task, and proposes a novel unified dataset-free unsupervised framework named deep fusion prior (DFP) to address such MFISRF task. DFP consists of SKIPnet network, DoubleReblur focus measurement tactic, decision embedding module and loss functions. In particular, DFP can obtain MFISRF only from two low-resolution inputs without any extent dataset; SKIPnet implementing unsupervised learning via deep image prior is an end-to-end generated network acting as the engine of DFP; DoubleReblur is used to determine the primary decision map without learning but based on estimated PSF and Gaussian kernels convolution; decision embedding module optimizes the decision map via learning; and DFP losses composed of content loss, joint gradient loss and gradient limit loss can obtain high-quality MFISRF results robustly. Experiments have proved that our proposed DFP approaches and even outperforms those state-of-art MFIF and SR method combinations. Additionally, DFP is a general framework, thus its networks and focus measurement tactics can be continuously updated to further improve the MFISRF performance. DFP codes are open source and will be available soon at http://github.com/GuYuanjie/DeepFusionPrior.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MFISRFタスクとして,マルチフォーカス画像融合(MFIF)とブラインドスーパー解像度(SR)問題を統一し,このMFISRFタスクに対処するために,DFP(Deep fusion prior)という新しいデータセットのない非教師なしフレームワークを提案する。 dfpはskipnet network, doublereblur focus measurement tactic, decision embedded module, loss functionで構成される。 In particular, DFP can obtain MFISRF only from two low-resolution inputs without any extent dataset; SKIPnet implementing unsupervised learning via deep image prior is an end-to-end generated network acting as the engine of DFP; DoubleReblur is used to determine the primary decision map without learning but based on estimated PSF and Gaussian kernels convolution; decision embedding module optimizes the decision map via learning; and DFP losses composed of content loss, joint gradient loss and gradient limit loss can obtain high-quality MFISRF results robustly. 実験の結果,提案するDFPアプローチは,最先端のMFIF法とSR法の組み合わせよりも優れていた。 さらに、DFPは一般的なフレームワークであり、ネットワークと焦点測定の戦術を継続的に更新し、MFISRFの性能をさらに向上させることができる。 DFPコードはオープンソースで、近々http://github.com/GuYuanjie/DeepFusionPrior.comで利用可能になる。

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