論文の概要: Deep Hybrid Camera Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13317v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 11:02:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 16:59:08.436206
• Title: Deep Hybrid Camera Deblurring
• Title（参考訳）: ディープハイブリッドカメラの劣化
• Authors: Jaesung Rim and Junyong Lee and Heemin Yang and Sunghyun Cho
• Abstract要約: マルチカメラスマートフォンのための新しいデブロアリングフレームワークを提案する。 スマートフォンから長時間露光する広角画像と超広角バースト画像を同時に撮影する。 我々は、シャープバーストを用いて、広角画像を損なうために、ぼやけたカーネルを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.721694572276768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile cameras, despite their significant advancements, still face low-light challenges due to compact sensors and lenses, leading to longer exposures and motion blur. Traditional solutions like blind deconvolution and learning-based methods often fall short in handling ill-posedness of the deblurring problem. To address this, we propose a novel deblurring framework for multi-camera smartphones, utilizing a hybrid imaging technique. We simultaneously capture a long exposure wide-angle image and ultra-wide burst images from a smartphone, and use the sharp burst to estimate blur kernels for deblurring the wide-angle image. For learning and evaluation of our network, we introduce the HCBlur dataset, which includes pairs of blurry wide-angle and sharp ultra-wide burst images, and their sharp wide-angle counterparts. We extensively evaluate our method, and the result shows the state-of-the-art quality.
• Abstract（参考訳）: モバイルカメラは、大きな進歩にもかかわらず、コンパクトなセンサーとレンズによって依然として低照度の課題に直面している。 ブラインドデコンボリューションや学習ベースの手法のような従来のソリューションは、しばしばデバリング問題の不適切さを扱うのに不足する。 そこで本稿では,ハイブリッドイメージング技術を用いて,マルチカメラスマートフォンのための新しいデブラリングフレームワークを提案する。 我々は,スマートフォンから長時間露光された広角画像と超広角バースト画像を同時に撮影し,シャープバーストを用いて広角画像のぼやけたカーネルを推定する。 ネットワークの学習と評価のために,ぼやけた広角画像と鋭い超広角バースト画像のペアと,鋭い広角画像を含むhcblurデータセットを紹介する。 提案手法を広範囲に評価し,その結果,最先端の品質を示す。

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