論文の概要: Deep Residual Fourier Transformation for Single Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11745v1
• Date: Tue, 23 Nov 2021 09:40:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 15:26:58.131135
• Title: Deep Residual Fourier Transformation for Single Image Deblurring
• Title（参考訳）: 単一画像分解のための深部残差フーリエ変換
• Authors: Xintian Mao, Yiming Liu, Wei Shen, Qingli Li, Yan Wang
• Abstract要約: ぼやけた画像からシャープな画像を再構成するには、低周波情報と高周波情報の両方を変更する必要がある。 本稿では,コンボリューションブロック (Res FFT-Conv Block) を用いたResidual Fast Fourier Transformを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.674752421170547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has been a common practice to adopt the ResBlock, which learns the difference between blurry and sharp image pairs, in end-to-end image deblurring architectures. Reconstructing a sharp image from its blurry counterpart requires changes regarding both low- and high-frequency information. Although conventional ResBlock may have good abilities in capturing the high-frequency components of images, it tends to overlook the low-frequency information. Moreover, ResBlock usually fails to felicitously model the long-distance information which is non-trivial in reconstructing a sharp image from its blurry counterpart. In this paper, we present a Residual Fast Fourier Transform with Convolution Block (Res FFT-Conv Block), capable of capturing both long-term and short-term interactions, while integrating both low- and high-frequency residual information. Res FFT-Conv Block is a conceptually simple yet computationally efficient, and plug-and-play block, leading to remarkable performance gains in different architectures. With Res FFT-Conv Block, we further propose a Deep Residual Fourier Transformation (DeepRFT) framework, based upon MIMO-UNet, achieving state-of-the-art image deblurring performance on GoPro, HIDE, RealBlur and DPDD datasets. Experiments show our DeepRFT can boost image deblurring performance significantly (e.g., with 1.09 dB improvement in PSNR on GoPro dataset compared with MIMO-UNet), and DeepRFT+ even reaches 33.23 dB in PSNR on GoPro dataset.
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドの画像デブラリングアーキテクチャにおいて、ぼやけた画像ペアとシャープな画像ペアの違いを学ぶresblockを採用するのが一般的である。 ぼやけた画像からシャープな画像を再構成するには、低周波情報と高周波情報の両方を変更する必要がある。 従来のResBlockは、画像の高周波成分を捕捉する能力に優れるが、低周波情報を見渡す傾向にある。 さらに、ResBlockは通常、ぼやけた画像からシャープなイメージを再構築する際に、非自明な長距離情報をフェール的にモデル化することができない。 本稿では,低周波残差情報と高周波残差情報を統合しながら,長期・短期の相互作用を捉えることができるResidual Fast Fourier Transform with Convolution Block (Res FFT-Conv Block)を提案する。 Res FFT-Conv Blockは概念的には単純だが計算効率が良く、プラグアンドプレイブロックであり、異なるアーキテクチャで顕著な性能向上をもたらす。 また, Res FFT-Conv Blockを用いて, MIMO-UNetに基づくDeep Residual Fourier Transformation (DeepRFT)フレームワークを提案する。 実験によると、私たちのDeepRFTは、GoProデータセットでのPSNRのパフォーマンスを大幅に向上させることができる(例えば、MIMO-UNetと比較してPSNRが1.09dB改善されている)。

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