論文の概要: ID-Blau: Image Deblurring by Implicit Diffusion-based reBLurring
AUgmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10998v1
- Date: Mon, 18 Dec 2023 07:47:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 20:52:38.981369
- Title: ID-Blau: Image Deblurring by Implicit Diffusion-based reBLurring
AUgmentation
- Title(参考訳): ID-Blau: 急激な拡散に基づく再ブラッシングによる画像劣化
- Authors: Jia-Hao Wu, Fu-Jen Tsai, Yan-Tsung Peng, Chung-Chi Tsai, Chia-Wen Lin,
Yen-Yu Lin
- Abstract要約: Inlicit Diffusion-based reBLurring AUgmentation (ID-Blau) を提案する。
多様なぼやけた条件をサンプリングすることで、ID-Blauはトレーニングセットに見えない様々なぼやけた画像を生成することができる。
以上の結果から,ID-Blauはリアルなぼやけた画像を生成することができ,最先端のデブロアリングモデルの性能を大幅に向上させることができることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.30015505514665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image deblurring aims to remove undesired blurs from an image captured in a
dynamic scene. Much research has been dedicated to improving deblurring
performance through model architectural designs. However, there is little work
on data augmentation for image deblurring. Since continuous motion causes
blurred artifacts during image exposure, we aspire to develop a groundbreaking
blur augmentation method to generate diverse blurred images by simulating
motion trajectories in a continuous space. This paper proposes Implicit
Diffusion-based reBLurring AUgmentation (ID-Blau), utilizing a sharp image
paired with a controllable blur condition map to produce a corresponding
blurred image. We parameterize the blur patterns of a blurred image with their
orientations and magnitudes as a pixel-wise blur condition map to simulate
motion trajectories and implicitly represent them in a continuous space. By
sampling diverse blur conditions, ID-Blau can generate various blurred images
unseen in the training set. Experimental results demonstrate that ID-Blau can
produce realistic blurred images for training and thus significantly improve
performance for state-of-the-art deblurring models.
- Abstract(参考訳): Image Deblurringは、ダイナミックなシーンで撮影された画像から望ましくないぼやけを取り除くことを目的としている。
モデルアーキテクチャ設計による劣化性能の改善に多くの研究が費やされている。
しかし、画像の劣化に対するデータ拡張に関する研究はほとんどない。
連続動作は画像露光中にぼやけたアーチファクトを生じさせるため,連続空間における動き軌跡をシミュレートして多様なぼやけた画像を生成するための画期的なぼやけ強調法の開発を目指している。
本稿では、制御可能なぼかし条件マップと組み合わせたシャープな画像を用いて、インプリシット拡散に基づく再ブラッシングAUgmentation (ID-Blau)を提案する。
動きの軌跡をシミュレートし,暗黙的に連続空間で表現するために,ぼかし画像の向きや大きさをピクセル単位のぼかし条件マップとしてパラメータ化する。
多様なぼやけた条件をサンプリングすることで、ID-Blauはトレーニングセットに見えない様々なぼやけた画像を生成することができる。
実験結果から,ID-Blauはリアルなぼやけた画像を生成することができ,最先端のデブロアリングモデルの性能を大幅に向上させることができることがわかった。
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