論文の概要: Collaborative Blind Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16034v1
• Date: Thu, 25 May 2023 13:14:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 15:10:01.243161
• Title: Collaborative Blind Image Deblurring
• Title（参考訳）: 協調ブラインド画像の劣化
• Authors: Thomas Eboli, Jean-Michel Morel, Gabriele Facciolo
• Abstract要約: 類似のぼかしのパッチを抽出する場合, パッチのスタックを共同処理することで, 別々に処理するよりも精度が高いことを示す。 画像のシャープニング, カメラシェイク除去, 光収差補正の3つの実用的なパッチ抽出手法を提案し, 提案手法を合成および実世界のベンチマークで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.555393702795076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Blurry images usually exhibit similar blur at various locations across the image domain, a property barely captured in nowadays blind deblurring neural networks. We show that when extracting patches of similar underlying blur is possible, jointly processing the stack of patches yields superior accuracy than handling them separately. Our collaborative scheme is implemented in a neural architecture with a pooling layer on the stack dimension. We present three practical patch extraction strategies for image sharpening, camera shake removal and optical aberration correction, and validate the proposed approach on both synthetic and real-world benchmarks. For each blur instance, the proposed collaborative strategy yields significant quantitative and qualitative improvements.
• Abstract（参考訳）: ぼやけた画像は通常、画像領域のさまざまな場所で同様のぼやけを示す。 類似のぼかしのパッチを抽出する場合、共同でパッチのスタックを処理することで、個別に処理するよりも精度が高いことを示す。 私たちのコラボレーティブなスキームは、スタック次元のプーリング層を備えたニューラルネットワークアーキテクチャで実装されます。 画像のシャープニング, カメラシェイク除去, 光収差補正の3つの実用的なパッチ抽出手法を提案し, 提案手法を合成および実世界のベンチマークで検証した。 それぞれの曖昧なインスタンスに対して、提案された協調戦略は、重要な量的および質的な改善をもたらす。

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