論文の概要: All One Needs to Know about Priors for Deep Image Restoration and Enhancement: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02070v1
• Date: Sat, 4 Jun 2022 23:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-11 13:04:00.053732
• Title: All One Needs to Know about Priors for Deep Image Restoration and Enhancement: A Survey
• Title（参考訳）: 深部画像の復元と拡張の優先順位について、皆が知る必要がある:調査
• Authors: Yunfan Lu, Yiqi Lin, Hao Wu, Yunhao Luo, Xu Zheng, Lin Wang
• Abstract要約: 本稿では,近年の深部画像復元・拡張の進展を包括的に概観する最初の研究である。 本研究は,(1)深部画像の復元・向上のための先行の理論的分析,(2)DL方式で一般的に用いられている先行の階層的・構造的分類,(3)その原理・可能性・応用に関する事前の洞察に富んだ議論,(4)コミュニティにおけるさらなる研究を促すための今後の方向性を強調することによる重要な課題の要約,(5)すべての著作物とコードリンクの分類を提供するオープンソースリポジトリ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5537104533196375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image restoration and enhancement is a process of improving the image quality by removing degradations, such as noise, blur, and resolution degradation. Deep learning (DL) has recently been applied to image restoration and enhancement. Due to its ill-posed property, plenty of works have explored priors to facilitate training deep neural networks (DNNs). However, the importance of priors has not been systematically studied and analyzed by far in the research community. Therefore, this paper serves as the first study that provides a comprehensive overview of recent advancements of priors for deep image restoration and enhancement. Our work covers five primary contents: (1) A theoretical analysis of priors for deep image restoration and enhancement; (2) A hierarchical and structural taxonomy of priors commonly used in the DL-based methods; (3) An insightful discussion on each prior regarding its principle, potential, and applications; (4) A summary of crucial problems by highlighting the potential future directions to spark more research in the community; (5) An open-source repository that provides a taxonomy of all mentioned works and code links.
• Abstract（参考訳）: 画像の復元と改善は、ノイズ、ぼかし、分解などの劣化を取り除くことによって画質を改善するプロセスである。 深層学習(DL)は近年,画像修復と拡張に応用されている。 その不適切な性質のため、深層ニューラルネットワーク(dnn)のトレーニングを容易にするために、多くの先行研究がなされている。 しかし, 先行研究の重要性は, 研究コミュニティにおいて, 体系的に研究され, 分析されていない。 そこで本研究では,近年の深部画像復元・拡張の進展を包括的に概観する最初の研究として機能する。 Our work covers five primary contents: (1) A theoretical analysis of priors for deep image restoration and enhancement; (2) A hierarchical and structural taxonomy of priors commonly used in the DL-based methods; (3) An insightful discussion on each prior regarding its principle, potential, and applications; (4) A summary of crucial problems by highlighting the potential future directions to spark more research in the community; (5) An open-source repository that provides a taxonomy of all mentioned works and code links.

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