論文の概要: Unfolding a blurred image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12010v1
- Date: Fri, 28 Jan 2022 09:39:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-31 15:47:11.364061
- Title: Unfolding a blurred image
- Title（参考訳）: ぼやけたイメージの展開
- Authors: Kuldeep Purohit, Anshul Shah, A. N. Rajagopalan
- Abstract要約: 我々は、教師なしの方法でシャープビデオから動きの表現を学習する。
次に、ビデオ再構成の代用タスクを実行する畳み込みリカレントビデオオートエンコーダネットワークを訓練する。
ぼやけた画像のためのモーションエンコーダのガイドトレーニングに使用される。
このネットワークは、ぼやけた画像から埋め込み動作情報を抽出し、トレーニングされたリカレントビデオデコーダとともにシャープなビデオを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.519356428362286
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a solution for the goal of extracting a video from a single motion
blurred image to sequentially reconstruct the clear views of a scene as beheld
by the camera during the time of exposure. We first learn motion representation
from sharp videos in an unsupervised manner through training of a convolutional
recurrent video autoencoder network that performs a surrogate task of video
reconstruction. Once trained, it is employed for guided training of a motion
encoder for blurred images. This network extracts embedded motion information
from the blurred image to generate a sharp video in conjunction with the
trained recurrent video decoder. As an intermediate step, we also design an
efficient architecture that enables real-time single image deblurring and
outperforms competing methods across all factors: accuracy, speed, and
compactness. Experiments on real scenes and standard datasets demonstrate the
superiority of our framework over the state-of-the-art and its ability to
generate a plausible sequence of temporally consistent sharp frames.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,1つの動きのぼやけた画像から映像を抽出し,露光時にカメラが保持するシーンの明快な視点を順次再構成することを目的とする。
まず,ビデオ再構成のサロゲートタスクを実行する畳み込み再生ビデオオートエンコーダネットワークのトレーニングを通じて,シャープビデオからの映像表現を教師なしで学習する。
訓練後、ぼやけた画像のためのモーションエンコーダのガイドトレーニングに使用される。
このネットワークは、ぼやけた画像から埋め込み動作情報を抽出し、トレーニングされたリカレントビデオデコーダとともにシャープビデオを生成する。
中間的なステップとして,リアルタイムの単一画像の分解と,精度,速度,コンパクト性など,競合するすべての要因に対する性能向上が可能な効率的なアーキテクチャを設計する。
実際のシーンと標準データセットに関する実験は、最先端のフレームワークの優位性と、時間的に一貫性のあるシャープフレームの生成能力を示しています。
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