論文の概要: Multi-scale frequency separation network for image deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00798v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 23:48:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-04 02:54:22.342665
- Title: Multi-scale frequency separation network for image deblurring
- Title（参考訳）: 画像分解のためのマルチスケール周波数分離ネットワーク
- Authors: Yanni Zhang, Qiang Li, Miao Qi, Di Liu, Jun Kong, Jianzhong Wang
- Abstract要約: 本稿では,マルチスケール周波数分離ネットワーク (MSFS-Net) を用いた画像分解手法を提案する。
MSFS-Netは複数のスケールで画像の低周波・高周波情報をキャプチャする。
ベンチマークデータセットの実験により,提案したネットワークが最先端の性能を達成することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.511076996096117
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image deblurring aims to restore the detailed texture information or
structures from the blurry images, which has become an indispensable step in
many computer-vision tasks. Although various methods have been proposed to deal
with the image deblurring problem, most of them treated the blurry image as a
whole and neglected the characteristics of different image frequencies. In this
paper, we present a new method called multi-scale frequency separation network
(MSFS-Net) for image deblurring. MSFS-Net introduces the frequency separation
module (FSM) into an encoder-decoder network architecture to capture the low
and high-frequency information of image at multiple scales. Then, a simple
cycle-consistency strategy and a sophisticated contrastive learning module
(CLM) are respectively designed to retain the low-frequency information and
recover the high-frequency information during deblurring. At last, the features
of different scales are fused by a cross-scale feature fusion module (CSFFM).
Extensive experiments on benchmark datasets show that the proposed network
achieves state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: 画像デブロアリングは、多くのコンピュータビジョンタスクにおいて必須のステップとなっているぼやけた画像から詳細なテクスチャ情報や構造を復元することを目的としている。
画像劣化問題に対処する様々な手法が提案されているが、そのほとんどはぼやけた画像全体を扱い、異なる画像周波数の特性を無視している。
本稿では,マルチスケール周波数分離ネットワーク (MSFS-Net) と呼ばれる画像デブロアリングのための新しい手法を提案する。
MSFS-Netは、エンコーダデコーダネットワークアーキテクチャに周波数分離モジュール(FSM)を導入し、複数のスケールで画像の低周波・高周波情報をキャプチャする。
そして,低周波情報を保持し,劣化時に高周波情報を復元する簡単なサイクル一貫性戦略と高度なコントラスト学習モジュール(CLM)をそれぞれ設計する。
最終的に、異なるスケールの特徴はクロススケール機能融合モジュール(csffm)によって融合される。
ベンチマークデータセットの大規模な実験により、提案したネットワークが最先端の性能を達成することが示された。
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