論文の概要: SVBR-NET: A Non-Blind Spatially Varying Defocus Blur Removal Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12930v1
• Date: Sun, 26 Jun 2022 17:21:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 05:49:54.876642
• Title: SVBR-NET: A Non-Blind Spatially Varying Defocus Blur Removal Network
• Title（参考訳）: SVBR-NET:非ブラインド空間可変デフォーカスブラ除去ネットワーク
• Authors: Ali Karaali and Claudio Rosito Jung
• Abstract要約: 本稿では,空間的に異なるカーネルを扱える非盲検画像分解手法を提案する。 本稿では,2つのエンコーダ・デコーダサブネットワークを導入し,ぼやけた画像と推定したぼやけマップで処理する。 ネットワークは、既存のぼかし推定法によって生成されたぼかしマップをエミュレートするために拡張された、合成的にぼかしカーネルで訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4975981795360847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Defocus blur is a physical consequence of the optical sensors used in most cameras. Although it can be used as a photographic style, it is commonly viewed as an image degradation modeled as the convolution of a sharp image with a spatially-varying blur kernel. Motivated by the advance of blur estimation methods in the past years, we propose a non-blind approach for image deblurring that can deal with spatially-varying kernels. We introduce two encoder-decoder sub-networks that are fed with the blurry image and the estimated blur map, respectively, and produce as output the deblurred (deconvolved) image. Each sub-network presents several skip connections that allow data propagation from layers spread apart, and also inter-subnetwork skip connections that ease the communication between the modules. The network is trained with synthetically blur kernels that are augmented to emulate blur maps produced by existing blur estimation methods, and our experimental results show that our method works well when combined with a variety of blur estimation methods.
• Abstract（参考訳）: デフォーカスブラーは、ほとんどのカメラで使われている光学センサーの物理的結果である。 写真スタイルとして使用できるが、空間的に異なるぼやけたカーネルを持つシャープ画像の畳み込みとしてモデル化された画像劣化として一般的に見られる。 近年のぼかし推定手法の進歩により,空間的に変化するカーネルに対処可能な画像劣化に対する非盲検アプローチを提案する。 本稿では,2つのエンコーダ・デコーダサブネットワークを導入し,それぞれぼやけた画像と推定したぼやけマップを供給し,デコンボルド画像を生成する。 各サブネットワークは複数のスキップ接続を提供しており、レイヤーからのデータ伝搬を分散させ、モジュール間の通信を容易にするサブネットワーク間スキップ接続も提供する。 ネットワークは,既存のぼかし推定法によって生成されたぼかしマップをエミュレートするために拡張された,合成されたぼかしカーネルを用いて訓練され,実験結果から,様々なぼかし推定法と組み合わせることで,本手法がうまく動作することを示す。

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