論文の概要: A Multi-scale Generalized Shrinkage Threshold Network for Image Blind Deblurring in Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07524v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 08:48:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 15:36:52.610143
• Title: A Multi-scale Generalized Shrinkage Threshold Network for Image Blind Deblurring in Remote Sensing
• Title（参考訳）: リモートセンシングにおける画像ブラインド劣化のためのマルチスケール一般化収縮閾値ネットワーク
• Authors: Yujie Feng, Yin Yang, Xiaohong Fan, Zhengpeng Zhang, and Jianping Zhang
• Abstract要約: 本稿では,縮小しきい値の繰り返しを交互に繰り返して学習するブラインド・デブロアリング・ラーニング・フレームワークを提案する。 また,画像領域における深部近位写像モジュールを提案し,一般化された縮小しきい値演算子とマルチスケールの先行特徴抽出ブロックを組み合わせた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.957520165711732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote sensing images are essential for many earth science applications, but their quality can be degraded due to limitations in sensor technology and complex imaging environments. To address this, various remote sensing image deblurring methods have been developed to restore sharp, high-quality images from degraded observational data. However, most traditional model-based deblurring methods usually require predefined hand-craft prior assumptions, which are difficult to handle in complex applications, and most deep learning-based deblurring methods are designed as a black box, lacking transparency and interpretability. In this work, we propose a novel blind deblurring learning framework based on alternating iterations of shrinkage thresholds, alternately updating blurring kernels and images, with the theoretical foundation of network design. Additionally, we propose a learnable blur kernel proximal mapping module to improve the blur kernel evaluation in the kernel domain. Then, we proposed a deep proximal mapping module in the image domain, which combines a generalized shrinkage threshold operator and a multi-scale prior feature extraction block. This module also introduces an attention mechanism to adaptively adjust the prior importance, thus avoiding the drawbacks of hand-crafted image prior terms. Thus, a novel multi-scale generalized shrinkage threshold network (MGSTNet) is designed to specifically focus on learning deep geometric prior features to enhance image restoration. Experiments demonstrate the superiority of our MGSTNet framework on remote sensing image datasets compared to existing deblurring methods.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像は多くの地球科学応用に必須であるが、センサー技術や複雑な撮像環境の制限により品質が低下する可能性がある。 これを解決するために、劣化した観測データから鮮明で高品質な画像を復元する様々なリモートセンシング画像デブロアリング法を開発した。 しかし、従来のモデルベースのデブロアリング手法の多くは、複雑なアプリケーションでは扱うのが難しい手作業による事前仮定を必要としており、ディープラーニングベースのデブロアリング手法はブラックボックスとして設計されており、透明性と解釈性に欠ける。 本研究では,ネットワーク設計の理論的基礎として,縮小しきい値の繰り返しを交互に繰り返し、ぼやけたカーネルやイメージを交互に更新するブラインドデブロアリング学習フレームワークを提案する。 さらに,カーネル領域におけるぼかしカーネル評価を改善するために,学習可能なぼかしカーネル近距離マッピングモジュールを提案する。 そこで,画像領域に一般化された縮小しきい値演算子とマルチスケールの事前特徴抽出ブロックを組み合わせた深部近距離マッピングモジュールを提案する。 このモジュールはまた、事前重要度を適応的に調整するアテンション機構を導入し、手作り画像の先行項の欠点を回避する。 そこで,新しい多スケール一般化収縮しきい値ネットワーク(mgstnet)は,画像復元の深部幾何学的特徴の学習に特化するように設計されている。 遠隔センシング画像データセットに対するMGSTNetフレームワークの優位性を示す実験を行った。

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