論文の概要: ID-Blau: Image Deblurring by Implicit Diffusion-based reBLurring AUgmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10998v2
- Date: Tue, 21 May 2024 01:31:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 18:51:19.412471
- 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）: 45.582704677784825
- 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. The source code is available at https://github.com/plusgood-steven/ID-Blau.
- 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ついてはほとんど研究されていない。
連続運動は画像露出中にぼやけたアーチファクトを引き起こすため、連続空間における運動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た拡張法を開発することを目指している。
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)を提案し、対応するぼかし画像を生成する。
ぼやけた画像のぼやけパターンを画素単位のぼやけ条件マップとしてパラメータ化し、動きの軌跡をシミュレートし、連続空間で暗黙的に表現する。
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。
ソースコードはhttps://github.com/plusgood-steven/ID-Blauで公開されている。
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