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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