論文の概要: Modular Degradation Simulation and Restoration for Under-Display Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11455v1
• Date: Fri, 23 Sep 2022 07:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 17:17:35.387922
• Title: Modular Degradation Simulation and Restoration for Under-Display Camera
• Title（参考訳）: モジュラー劣化シミュレーションとアンダーディスプレイカメラの復元
• Authors: Yang Zhou, Yuda Song, Xin Du
• Abstract要約: ディスプレイ下カメラ(UDC)はフルスクリーンスマートフォンにエレガントなソリューションを提供する。 UDCが撮影した画像は、センサーがディスプレイの下に置かれているため、深刻な劣化に悩まされている。 UDC画像のシミュレーションにGAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを用いたMPGNetと呼ばれるモジュラーネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.048590332029995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Under-display camera (UDC) provides an elegant solution for full-screen smartphones. However, UDC captured images suffer from severe degradation since sensors lie under the display. Although this issue can be tackled by image restoration networks, these networks require large-scale image pairs for training. To this end, we propose a modular network dubbed MPGNet trained using the generative adversarial network (GAN) framework for simulating UDC imaging. Specifically, we note that the UDC imaging degradation process contains brightness attenuation, blurring, and noise corruption. Thus we model each degradation with a characteristic-related modular network, and all modular networks are cascaded to form the generator. Together with a pixel-wise discriminator and supervised loss, we can train the generator to simulate the UDC imaging degradation process. Furthermore, we present a Transformer-style network named DWFormer for UDC image restoration. For practical purposes, we use depth-wise convolution instead of the multi-head self-attention to aggregate local spatial information. Moreover, we propose a novel channel attention module to aggregate global information, which is critical for brightness recovery. We conduct evaluations on the UDC benchmark, and our method surpasses the previous state-of-the-art models by 1.23 dB on the P-OLED track and 0.71 dB on the T-OLED track, respectively.
• Abstract（参考訳）: ディスプレイ下カメラ(UDC)はフルスクリーンスマートフォンにエレガントなソリューションを提供する。 しかし、udcが捉えた画像は、センサーがディスプレイの下に置かれているため、深刻な劣化に苦しむ。 この問題は画像復元ネットワークによって解決できるが、これらのネットワークはトレーニングのために大規模な画像ペアを必要とする。 そこで本研究では,UDCイメージングのシミュレーションにGAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを用いたMPGNetと呼ばれるモジュールネットワークを提案する。 具体的には、UDC画像劣化プロセスには、輝度減衰、ぼかし、ノイズ劣化が含まれる。 したがって、各分解を特性関連モジュラーネットワークでモデル化し、全てのモジュラーネットワークをカスケードして生成器を形成する。 画素方向の判別器と教師付き損失を組み合わせることで,uccイメージング劣化過程をシミュレートする発電機を訓練することができる。 さらに,UDC画像復元のためのトランスフォーマー型ネットワークDWFormerを提案する。 実用上,局所空間情報を集約するマルチヘッドセルフアテンションに代えて,奥行き方向畳み込みを用いる。 また,明るさ回復に重要なグローバル情報を集約する新しいチャネルアテンションモジュールを提案する。 提案手法は, P-OLEDトラックでは1.23dB, T-OLEDトラックでは0.71dB, 従来の最先端モデルでは0。

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