論文の概要: Infrared Image Deturbulence Restoration Using Degradation Parameter-Assisted Wide & Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18708v2
• Date: Tue, 06 May 2025 08:34:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:10.836226
• Title: Infrared Image Deturbulence Restoration Using Degradation Parameter-Assisted Wide & Deep Learning
• Title（参考訳）: 劣化パラメータを用いた広深度学習による赤外画像乱れ回復
• Authors: Yi Lu, Yadong Wang, Xingbo Jiang, Xiangzhi Bai,
• Abstract要約: 本研究では,パラメータ支援型マルチフレームネットワークであるDparNetを提案する。 DparNetは、外部の知識なしに、劣化した画像から直接劣化を学習する。 修復性能と効率性において、ステート・オブ・ザ・アーツ(SOTA)法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.305318121246277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Infrared images captured under turbulent conditions are degraded by complex geometric distortions and blur. We address infrared deturbulence as an image restoration task, proposing DparNet, a parameter-assisted multi-frame network with a wide & deep architecture. DparNet learns a degradation prior (key parameter matrix) directly from degraded images without external knowledge. Its wide & deep architecture uses these learned parameters to directly modulate restoration, achieving spatially and intensity adaptive results. Evaluated on dedicated infrared deturbulence (49,744 images) and visible image denoising (109,536 images) datasets, DparNet significantly outperforms State-of-the-Art (SOTA) methods in restoration performance and efficiency. Notably, leveraging these parameters improves PSNR by 0.6-1.1 dB with less than 2% increase in model parameters and computational complexity. Our work demonstrates that degraded images hide key degradation information that can be learned and utilized to boost adaptive image restoration.
• Abstract（参考訳）: 乱流下での赤外線画像は、複雑な幾何学的歪みとぼやけによって劣化する。 広義かつ深いアーキテクチャを持つパラメータ支援マルチフレームネットワークであるDparNetを提案する。 DparNetは、外部知識なしで劣化した画像から直接劣化前の(キーパラメータ行列)を学習する。 広範かつ深いアーキテクチャでは、これらの学習パラメータを使用して、修復を直接調整し、空間的および強度適応的な結果を達成する。 専用赤外線乱れ(49,744画像)と可視像デノイング(109,536画像)のデータセットに基づいて評価したDparNetは、回復性能と効率性において、ステート・オブ・ザ・アーツ(SOTA)法を著しく上回っている。 特に、これらのパラメータを活用することで、PSNRを0.6-1.1dB改善し、モデルパラメータと計算複雑性は2%以下になる。 我々の研究は、劣化した画像は、学習や利用が可能な重要な劣化情報を隠蔽し、適応的な画像復元を促進することを実証している。

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