論文の概要: Blindly Deconvolving Super-noisy Blurry Image Sequences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00252v1
- Date: Sat, 1 Oct 2022 11:17:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 15:25:26.492839
- Title: Blindly Deconvolving Super-noisy Blurry Image Sequences
- Title（参考訳）: 盲目的にデコンボラブルな超ノイズぼやけた画像列
- Authors: Leonid Kostrykin, Stefan Harmeling
- Abstract要約: 画像のぼかしと画像ノイズは、画像取得において本質的に発生する画像のアーチファクトである。
画像のぼかしを、観測不能で劣化しない画像と未知のフィルタの畳み込みによって記述するマルチフレームブラインドデコンボリューション(MFBD)を考える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image blur and image noise are imaging artifacts intrinsically arising in
image acquisition. In this paper, we consider multi-frame blind deconvolution
(MFBD), where image blur is described by the convolution of an unobservable,
undeteriorated image and an unknown filter, and the objective is to recover the
undeteriorated image from a sequence of its blurry and noisy observations. We
present two new methods for MFBD, which, in contrast to previous work, do not
require the estimation of the unknown filters. The first method is based on
likelihood maximization and requires careful initialization to cope with the
non-convexity of the loss function. The second method circumvents this
requirement and exploits that the solution of likelihood maximization emerges
as an eigenvector of a specifically constructed matrix, if the signal subspace
spanned by the observations has a sufficiently large dimension. We describe a
pre-processing step, which increases the dimension of the signal subspace by
artificially generating additional observations. We also propose an extension
of the eigenvector method, which copes with insufficient dimensions of the
signal subspace by estimating a footprint of the unknown filters (that is a
vector of the size of the filters, only one is required for the whole image
sequence). We have applied the eigenvector method to synthetically generated
image sequences and performed a quantitative comparison with a previous method,
obtaining strongly improved results.
- Abstract（参考訳）: 画像のぼやきや画像ノイズは、画像取得において本質的に生じる画像アーチファクトである。
本稿では、観測不能で劣化しない画像と未知のフィルタの畳み込みによって、画像のぼかしが記述されるマルチフレームブラインドデコンボリューション(MFBD)について考察し、そのぼかしとノイズのある観測結果から、劣化しない画像を復元することを目的とする。
MFBDの2つの新しい手法を提案するが、これは従来の研究とは対照的に、未知のフィルタを推定する必要がない。
第1の方法は極大化に基づいており、損失関数の非凸性に対処するためには慎重な初期化が必要である。
第2の方法は、この要件を回避し、観測にまたがる信号部分空間が十分に大きな次元を持つ場合、ラピッド最大化の解が特定の構成行列の固有ベクトルとして現れることを利用する。
本稿では,信号部分空間の次元を人工的に増大させる前処理ステップについて述べる。
また,未知フィルタの足跡(フィルタの大きさのベクトルであり,画像列全体に対して1つだけ必要)を推定することにより,信号サブスペースの寸法不足に対処する固有ベクトル法の拡張を提案する。
我々は, 固有ベクトル法を合成生成画像系列に適用し, 従来手法と定量的に比較し, 改良された結果を得た。
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