論文の概要: Learning to Deblur using Light Field Generated and Real Defocus Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00367v1
- Date: Fri, 1 Apr 2022 11:35:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-04 15:23:56.164156
- Title: Learning to Deblur using Light Field Generated and Real Defocus Images
- Title（参考訳）: 光フィールド生成と実デフォーカス画像を用いたデブラル学習
- Authors: Lingyan Ruan, Bin Chen, Jizhou Li, Miuling Lam
- Abstract要約: デフォーカス・デブロワーリングは、デフォーカス・ボケの性質が空間的に変化するため、困難な作業である。
本稿では,光の強度を活用し,光源の欠点を克服する新しいディープデフォーカス・デブロアリング・ネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.926805108788465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Defocus deblurring is a challenging task due to the spatially varying nature
of defocus blur. While deep learning approach shows great promise in solving
image restoration problems, defocus deblurring demands accurate training data
that consists of all-in-focus and defocus image pairs, which is difficult to
collect. Naive two-shot capturing cannot achieve pixel-wise correspondence
between the defocused and all-in-focus image pairs. Synthetic aperture of light
fields is suggested to be a more reliable way to generate accurate image pairs.
However, the defocus blur generated from light field data is different from
that of the images captured with a traditional digital camera. In this paper,
we propose a novel deep defocus deblurring network that leverages the strength
and overcomes the shortcoming of light fields. We first train the network on a
light field-generated dataset for its highly accurate image correspondence.
Then, we fine-tune the network using feature loss on another dataset collected
by the two-shot method to alleviate the differences between the defocus blur
exists in the two domains. This strategy is proved to be highly effective and
able to achieve the state-of-the-art performance both quantitatively and
qualitatively on multiple test sets. Extensive ablation studies have been
conducted to analyze the effect of each network module to the final
performance.
- Abstract（参考訳）: デフォーカス・デブロワーリングは、デフォーカス・ボケの性質が空間的に変化するため、困難な作業である。
深層学習のアプローチは画像復元の問題を解決する上で大きな可能性を秘めているが、デフォーカスの除去は、収集が難しいオールインフォーカスとデフォーカスの画像ペアからなる正確なトレーニングデータを要求する。
単焦点画像対と全焦点画像対の画素ワイズ対応が達成できない。
光場の合成開口は、正確な画像対を生成するより信頼できる方法であることが示唆されている。
しかし、電界データから発生するデフォーカスのぼかしは、従来のデジタルカメラで撮影された画像とは異なる。
本稿では,その強度を活かし,光場の欠点を克服した,新しい深部デフォーカスデブラリングネットワークを提案する。
まず,高精細な画像対応のために,ライトフィールド生成データセット上でネットワークをトレーニングする。
次に、2ショット法で収集した他のデータセットに特徴損失を用いてネットワークを微調整し、2つの領域に存在するデフォーカスのぼかしの違いを緩和する。
この戦略は非常に効果的であることが証明され、複数のテストセット上で定量的かつ質的に最先端のパフォーマンスを達成することができる。
各ネットワークモジュールが最終的な性能に与える影響を解析するために、広範囲にわたるアブレーション研究が行われた。
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