論文の概要: Semi-Blind Image Deblurring Based on Framelet Prior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00943v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 07:25:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 23:15:08.331787
- Title: Semi-Blind Image Deblurring Based on Framelet Prior
- Title（参考訳）: フレームレットプリエントに基づく半盲画像のデブラリング
- Authors: M. Zarebnia and R. Parvaz
- Abstract要約: 画像のぼかしは手やカメラの揺れなど様々な要因によって引き起こされる。
ぼやけた画像を復元するには、点拡散関数(PSF)に関する情報を知る必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3626013617212666
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem of image blurring is one of the most studied topics in the field
of image processing. Image blurring is caused by various factors such as hand
or camera shake. To restore the blurred image, it is necessary to know
information about the point spread function (PSF). And because in the most
cases it is not possible to accurately calculate the PSF, we are dealing with
an approximate kernel. In this paper, the semi-blind image deblurring problem
are studied. Due to the fact that the model of the deblurring problems is an
ill-conditioned problem, it is not possible to solve this problem directly. One
of the most efficient ways to solve this problem is to use the total variation
(TV) method. In the proposed algorithm, by using the framelet transform and
fractional calculations, the TV method is improved. The proposed method is used
on different types of images and is compared with existing methods with
different types of tests.
- Abstract（参考訳）: 画像ぼかしの問題は、画像処理の分野で最も研究されているトピックの1つである。
画像のぼかしは手やカメラの揺れなど様々な要因によって引き起こされる。
ぼやけた画像を復元するには、ポイントスプレッド機能(PSF)に関する情報を知る必要がある。
そして、ほとんどの場合、PSFを正確に計算することはできないので、近似カーネルを扱う。
本稿では,半盲画像劣化問題について検討する。
難解な問題のモデルが不条件な問題であるという事実から、この問題を直接解決することは不可能である。
この問題を解決する最も効率的な方法の1つは、total variation (tv)法を使用することである。
提案手法では,フレームレット変換と分数計算を用いることにより,tv法が改善される。
提案手法は,異なるタイプの画像に対して用いられ,異なるタイプの検査を行う既存手法と比較される。
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