論文の概要: Blind Motion Deblurring with Pixel-Wise Kernel Estimation via Kernel Prediction Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02947v1
• Date: Sat, 5 Aug 2023 20:23:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 17:37:48.745781
• Title: Blind Motion Deblurring with Pixel-Wise Kernel Estimation via Kernel Prediction Networks
• Title（参考訳）: カーネル予測ネットワークを用いた画素幅カーネル推定によるブラインド動作の劣化
• Authors: Guillermo Carbajal, Patricia Vitoria, Jos\'e Lezama, and Pablo Mus\'e
• Abstract要約: 本研究では,高密度な非一様動きのぼかし推定に基づく学習に基づく動きのぼかし手法を提案する。 我々は、畳み込みに基づく、一様でない運動ぼかし劣化モデルに基づいて合成されたシャープ/ブルーのペアでネットワークを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the removal of motion blur in photographs has seen impressive progress in the hands of deep learning-based methods, trained to map directly from blurry to sharp images. For this reason, approaches that explicitly use a forward degradation model received significantly less attention. However, a well-defined specification of the blur genesis, as an intermediate step, promotes the generalization and explainability of the method. Towards this goal, we propose a learning-based motion deblurring method based on dense non-uniform motion blur estimation followed by a non-blind deconvolution approach. Specifically, given a blurry image, a first network estimates the dense per-pixel motion blur kernels using a lightweight representation composed of a set of image-adaptive basis motion kernels and the corresponding mixing coefficients. Then, a second network trained jointly with the first one, unrolls a non-blind deconvolution method using the motion kernel field estimated by the first network. The model-driven aspect is further promoted by training the networks on sharp/blurry pairs synthesized according to a convolution-based, non-uniform motion blur degradation model. Qualitative and quantitative evaluation shows that the kernel prediction network produces accurate motion blur estimates, and that the deblurring pipeline leads to restorations of real blurred images that are competitive or superior to those obtained with existing end-to-end deep learning-based methods. Code and trained models are available at https://github.com/GuillermoCarbajal/J-MKPD/.
• Abstract（参考訳）: 近年、写真における動きのぼやけの除去は、ぼやけた画像から鋭い画像へ直接マッピングするように訓練されたディープラーニングベースの手法によって、目覚ましい進歩を遂げている。 このため、前方分解モデルを明示的に使用するアプローチは、あまり注目されなかった。 しかし、ブラー生成の明確な仕様は、中間段階として、この手法の一般化と説明可能性を促進する。 この目的を達成するために,高密度な非一様運動のぼかし推定に基づく学習に基づく動き退化手法を提案する。 具体的には、第1のネットワークは、画像適応基底運動カーネルの集合と対応する混合係数とからなる軽量表現を用いて、画素毎の濃密な動きボケカーネルを推定する。 そして、第1のネットワークと共同で訓練された第2のネットワークは、第1のネットワークで推定されたモーションカーネルフィールドを用いて、非ブリンドデコンボリューション法を展開する。 畳み込みに基づく非一様モーションボケ劣化モデルに従って合成されたシャープ/ブラリーペア上でネットワークを訓練することにより、モデル駆動の側面をさらに促進する。 定性的かつ定量的な評価は、カーネル予測ネットワークが正確な動きのぼかし推定を発生し、遅延パイプラインが既存のエンドツーエンドの深層学習法に比べて競合的あるいは優位な実際のぼかし画像の復元につながることを示している。 コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/guillermocarbajal/j-mkpd/で入手できる。

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