論文の概要: SDWNet: A Straight Dilated Network with Wavelet Transformation for Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05803v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 07:58:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 14:39:35.653983
• Title: SDWNet: A Straight Dilated Network with Wavelet Transformation for Image Deblurring
• Title（参考訳）: sdwnet:ウェーブレット変換を用いた画像デブラリング用ストレート拡張ネットワーク
• Authors: Wenbin Zou, Mingchao Jiang, Yunchen Zhang, Liang Chen, Zhiyong Lu, Yi Wu
• Abstract要約: 画像劣化は、ぼやけた画像から鋭い画像を復元することを目的としたコンピュータビジョンの問題である。 我々のモデルは拡張畳み込みを用いて空間分解能の高い大きな受容場を得ることができる。 本稿では,ウェーブレット変換を用いた新しいモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.86692375792203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image deblurring is a classical computer vision problem that aims to recover a sharp image from a blurred image. To solve this problem, existing methods apply the Encode-Decode architecture to design the complex networks to make a good performance. However, most of these methods use repeated up-sampling and down-sampling structures to expand the receptive field, which results in texture information loss during the sampling process and some of them design the multiple stages that lead to difficulties with convergence. Therefore, our model uses dilated convolution to enable the obtainment of the large receptive field with high spatial resolution. Through making full use of the different receptive fields, our method can achieve better performance. On this basis, we reduce the number of up-sampling and down-sampling and design a simple network structure. Besides, we propose a novel module using the wavelet transform, which effectively helps the network to recover clear high-frequency texture details. Qualitative and quantitative evaluations of real and synthetic datasets show that our deblurring method is comparable to existing algorithms in terms of performance with much lower training requirements. The source code and pre-trained models are available at https://github.com/FlyEgle/SDWNet.
• Abstract（参考訳）: 画像劣化は、ぼやけた画像から鋭い画像を復元することを目的とした古典的なコンピュータビジョン問題である。 この問題を解決するため、既存の手法ではEncode-Decodeアーキテクチャを用いて複雑なネットワークを設計し、優れた性能を実現している。 しかし、これらの手法の多くは、反復的なアップサンプリングとダウンサンプリング構造を使用して受容野を拡大し、サンプリング過程でテクスチャ情報の損失を生じさせ、いくつかの手法では収束を困難にする複数の段階を設計する。 そこで,本モデルは拡張畳み込みを用いることで,空間分解能の高い大きな受容場を得ることができる。 異なる受容場をフル活用することにより,本手法はより優れた性能を実現することができる。 そこで我々は,アップサンプリングとダウンサンプリングの数を削減し,単純なネットワーク構造を設計する。 さらに,ウェーブレット変換を用いた新しいモジュールを提案する。 実データと合成データセットの質的、定量的評価により、より低い訓練条件で既存のアルゴリズムに匹敵する性能が得られた。 ソースコードと事前学習されたモデルはhttps://github.com/flyegle/sdwnetで入手できる。

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