論文の概要: Realistic Blur Synthesis for Learning Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08771v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 17:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 15:15:53.644267
• Title: Realistic Blur Synthesis for Learning Image Deblurring
• Title（参考訳）: 画像デブラリング学習のためのリアルなボケ合成
• Authors: Jaesung Rim, Geonung Kim, Jungeon Kim, Junyong Lee, Seungyong Lee, Sunghyun Cho
• Abstract要約: より現実的なブラーを合成できる新しいブラー合成パイプラインを提案する。 また、実際のぼやけた画像とそれに対応するシャープな画像のシーケンスを含む新しいデータセットであるRSBlurを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.560205377203957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training learning-based deblurring methods demands a significant amount of blurred and sharp image pairs. Unfortunately, existing synthetic datasets are not realistic enough, and existing real-world blur datasets provide limited diversity of scenes and camera settings. As a result, deblurring models trained on them still suffer from the lack of generalization ability for handling real blurred images. In this paper, we analyze various factors that introduce differences between real and synthetic blurred images, and present a novel blur synthesis pipeline that can synthesize more realistic blur. We also present RSBlur, a novel dataset that contains real blurred images and the corresponding sequences of sharp images. The RSBlur dataset can be used for generating synthetic blurred images to enable detailed analysis on the differences between real and synthetic blur. With our blur synthesis pipeline and RSBlur dataset, we reveal the effects of different factors in the blur synthesis. We also show that our synthesis method can improve the deblurring performance on real blurred images.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づくデブロワーリングの訓練には、大量のぼやけた画像と鋭い画像のペアが必要である。 残念ながら、既存の合成データセットは十分に現実的ではなく、既存の現実世界のぼやけたデータセットは、シーンやカメラの設定に制限がある。 結果として、トレーニングされたデブロアリングモデルは、実際のぼやけた画像を扱う一般化能力の欠如に悩まされている。 本稿では,実画像と合成画像の相違を生ずる様々な要因を分析し,よりリアルなぼかしを合成できる新しいぼかし合成パイプラインを提案する。 また,実際のぼやけた画像とシャープな画像のシーケンスを含む,新しいデータセットrsblurを提案する。 rsblurデータセットは、実際のぼかしと合成ぼかしの違いを詳細に分析するために、合成ぼかし画像を生成するのに使うことができる。 ボケ合成パイプラインとrsblurデータセットを用いて,ボケ合成における異なる因子の影響を明らかにする。 また,本手法により,実際のぼやけた画像の劣化性能を向上できることを示す。

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