論文の概要: A Comprehensive Survey on Deep Neural Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04719v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 07:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 16:19:17.602341
• Title: A Comprehensive Survey on Deep Neural Image Deblurring
• Title（参考訳）: 深部神経画像の劣化に関する包括的調査
• Authors: Sajjad Amrollahi Biyouki, Hoon Hwangbo
• Abstract要約: 画像の劣化は、ぼやけを引き起こす画像の劣化要素を排除し、画像の品質を改善して、テクスチャとオブジェクトの可視化を改善する。 伝統的に、画像の劣化で優先される事前ベース最適化アプローチは、ディープニューラルネットワークが最近この分野で大きなブレークスルーをもたらした。 私たちは、デブロアリングアプリケーションで使用される最も一般的なディープニューラルネットワーク構造を概説し、その強みと斬新さを説明し、パフォーマンスメトリクスを要約し、広く使われているデータセットを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image deblurring tries to eliminate degradation elements of an image causing blurriness and improve the quality of an image for better texture and object visualization. Traditionally, prior-based optimization approaches predominated in image deblurring, but deep neural networks recently brought a major breakthrough in the field. In this paper, we comprehensively review the recent progress of the deep neural architectures in both blind and non-blind image deblurring. We outline the most popular deep neural network structures used in deblurring applications, describe their strengths and novelties, summarize performance metrics, and introduce broadly used datasets. In addition, we discuss the current challenges and research gaps in this domain and suggest potential research directions for future works.
• Abstract（参考訳）: 画像の劣化は、ぼやけを引き起こす画像の劣化要素を排除し、画像の品質を改善してテクスチャとオブジェクトの可視化を改善する。 従来、画像の劣化で優先される事前ベース最適化アプローチは、ディープニューラルネットワークが最近この分野に大きなブレークスルーをもたらした。 本稿では,視覚障害者と非盲検者の両方におけるディープニューラルアーキテクチャの最近の進歩について概観する。 我々は、アプリケーションのデブラリングに使用される最も一般的なディープニューラルネットワーク構造を概説し、その強みと新しさを説明し、パフォーマンスメトリクスを要約し、広く使用されるデータセットを紹介します。 さらに,本領域における現在の課題と研究ギャップについて論じ,今後の研究の方向性を示唆する。

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