論文の概要: Deep Image Deblurring: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10700v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 01:31:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 13:20:26.095264
• Title: Deep Image Deblurring: A Survey
• Title（参考訳）: Deep Image Deblurring: A Survey
• Authors: Kaihao Zhang, Wenqi Ren, Wenhan Luo, Wei-Sheng Lai, Bjorn Stenger, Ming-Hsuan Yang, Hongdong Li
• Abstract要約: 低レベルのコンピュータビジョンにおいて、デブロアリングは古典的な問題であり、ぼやけた入力画像からシャープなイメージを復元することを目的としている。 近年のディープラーニングの進歩は、この問題の解決に大きな進歩をもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 165.32391279761006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image deblurring is a classic problem in low-level computer vision, which aims to recover a sharp image from a blurred input image. Recent advances in deep learning have led to significant progress in solving this problem, and a large number of deblurring networks have been proposed. This paper presents a comprehensive and timely survey of recently published deep-learning based image deblurring approaches, aiming to serve the community as a useful literature review. We start by discussing common causes of image blur, introduce benchmark datasets and performance metrics, and summarize different problem formulations. Next we present a taxonomy of methods using convolutional neural networks (CNN) based on architecture, loss function, and application, offering a detailed review and comparison. In addition, we discuss some domain-specific deblurring applications including face images, text, and stereo image pairs. We conclude by discussing key challenges and future research directions.
• Abstract（参考訳）: 低レベルのコンピュータビジョンでは、ぼやけた入力画像からシャープなイメージを復元することを目的としている。 近年のディープラーニングの進歩は、この問題の解決に大きな進歩をもたらし、多数の遅延ネットワークが提案されている。 本稿では,最近発表された深層学習に基づくイメージデブラリング手法の包括的かつタイムリーな調査を行い,コミュニティに有用な文献レビューとして提供することを目的とした。 まず、画像のぼかしの一般的な原因を議論し、ベンチマークデータセットとパフォーマンスメトリクスを導入し、さまざまな問題定式化を要約する。 次に,アーキテクチャ,損失関数,アプリケーションに基づく畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いた手法の分類を行い,詳細なレビューと比較を行う。 さらに,顔画像やテキスト,ステレオ画像など,ドメイン固有の難読化アプリケーションについても論じる。 主要な課題と今後の研究方向性について論じる。

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