論文の概要: Learning Discriminative Shrinkage Deep Networks for Image Deconvolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13876v1
• Date: Sat, 27 Nov 2021 12:12:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 17:11:28.930846
• Title: Learning Discriminative Shrinkage Deep Networks for Image Deconvolution
• Title（参考訳）: 画像デコンボリューションのための識別的収縮深度ネットワークの学習
• Authors: Pin-Hung Kuo, Jinshan Pan, Shao-Yi Chien and Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 本稿では,これらの用語を暗黙的にモデル化する識別的縮小関数を学習することで,効果的に非盲検デコンボリューション手法を提案する。 実験結果から,提案手法は最先端の手法に対して,効率と精度の点で好適に動作することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.79108159874426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-blind deconvolution is an ill-posed problem. Most existing methods usually formulate this problem into a maximum-a-posteriori framework and address it by designing kinds of regularization terms and data terms of the latent clear images. In this paper, we propose an effective non-blind deconvolution approach by learning discriminative shrinkage functions to implicitly model these terms. In contrast to most existing methods that use deep convolutional neural networks (CNNs) or radial basis functions to simply learn the regularization term, we formulate both the data term and regularization term and split the deconvolution model into data-related and regularization-related sub-problems according to the alternating direction method of multipliers. We explore the properties of the Maxout function and develop a deep CNN model with a Maxout layer to learn discriminative shrinkage functions to directly approximate the solutions of these two sub-problems. Moreover, given the fast Fourier transform based image restoration usually leads to ringing artifacts while conjugate gradient-based image restoration is time-consuming, we develop the conjugate gradient network to restore the latent clear images effectively and efficiently. Experimental results show that the proposed method performs favorably against the state-of-the-art ones in terms of efficiency and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 非ブリンドデコンボリューションは不適切な問題である。 ほとんどの既存手法は、通常、この問題を最大ポストエリリフレームワークに定式化し、潜伏したクリアイメージの正規化項やデータ項を設計して対処する。 本稿では,これらの用語を暗黙的にモデル化する識別的縮小関数を学習することで,効果的に非盲検デコンボリューション手法を提案する。 深層畳み込みニューラルネットワーク(cnns)やラジアル基底関数を用いて、単に正規化項を学習する既存の方法とは異なり、データ項と正規化項の両方を定式化し、逆畳みモデルを乗算器の交互方向法に従ってデータ関連および正規化関連部分問題に分割する。 我々はmaxout関数の性質を調べ、maxout層を持つ深いcnnモデルを開発し、識別的縮小関数を学習し、これら2つのサブプロブレムの解を直接近似する。 さらに, 高速フーリエ変換に基づく画像復元は, 共役勾配に基づく画像復元に時間を要する間, 通常は着信アーティファクトを生じさせるが, 共役勾配ネットワークを開発し, 潜在クリア画像を効果的かつ効率的に復元する。 実験結果から,提案手法は最先端の手法に対して,効率と精度の点で好適に動作することがわかった。

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