論文の概要: Mobile Image Restoration via Prior Quantization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05899v1
- Date: Wed, 10 May 2023 05:05:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 14:28:51.540920
- Title: Mobile Image Restoration via Prior Quantization
- Title（参考訳）: 事前量子化による移動画像復元
- Authors: Shiqi Chen, Jinwen Zhou, Menghao Li, Yueting Chen, Tingting Jiang
- Abstract要約: 本稿では,画像処理システムにおける光収差補正のための事前量子化モデルを提案する。
本モデルでは, 各種前兆と装置の光収差の相関関係を解析することを約束する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.577548135102404
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In digital images, the performance of optical aberration is a multivariate
degradation, where the spectral of the scene, the lens imperfections, and the
field of view together contribute to the results. Besides eliminating it at the
hardware level, the post-processing system, which utilizes various prior
information, is significant for correction. However, due to the content
differences among priors, the pipeline that aligns these factors shows limited
efficiency and unoptimized restoration. Here, we propose a prior quantization
model to correct the optical aberrations in image processing systems. To
integrate these messages, we encode various priors into a latent space and
quantify them by the learnable codebooks. After quantization, the prior codes
are fused with the image restoration branch to realize targeted optical
aberration correction. Comprehensive experiments demonstrate the flexibility of
the proposed method and validate its potential to accomplish targeted
restoration for a specific camera. Furthermore, our model promises to analyze
the correlation between the various priors and the optical aberration of
devices, which is helpful for joint soft-hardware design.
- Abstract（参考訳）: デジタル画像では、光学収差の性能は多変量分解であり、シーンのスペクトル、レンズの不完全性、視野の領域が共に結果に寄与する。
ハードウェアレベルでの除去に加えて、様々な事前情報を利用した後処理システムは、補正に重要である。
しかし,前者間の内容の差異から,これらの要因を合致するパイプラインは少ない効率と最適化されていない修復率を示す。
本稿では,画像処理システムにおける光収差補正のための事前量子化モデルを提案する。
これらのメッセージを統合するために、様々なプリエントを潜在空間にエンコードし、学習可能なコードブックで定量化する。
量子化後、画像復元枝と先行符号を融合して目標光収差補正を実現する。
包括的実験は,提案手法の柔軟性を実証し,特定のカメラを対象とする復元を実現する可能性を検証する。
さらに,本モデルでは,各種先行技術と機器の光収差の関係を解析し,共同ソフトハードウエア設計に有用であることを示す。
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