論文の概要: Deep Hybrid Camera Deblurring for Smartphone Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13317v2
• Date: Wed, 24 Jul 2024 22:46:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 19:46:37.222923
• Title: Deep Hybrid Camera Deblurring for Smartphone Cameras
• Title（参考訳）: スマートフォン用ディープハイブリッドカメラ
• Authors: Jaesung Rim, Junyong Lee, Heemin Yang, Sunghyun Cho,
• Abstract要約: スマートフォンのための学習型デブロアリングフレームワークを提案する。 我々は、長時間露光した広視野画像と短露光した超広視野画像をキャプチャし、そのバースト画像を用いて広視野像を損なう。 実験により, HCDeblurは最先端の劣化品質を達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.053081461607544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mobile cameras, despite their significant advancements, still have difficulty in low-light imaging due to compact sensors and lenses, leading to longer exposures and motion blur. Traditional blind deconvolution methods and learning-based deblurring methods can be potential solutions to remove blur. However, achieving practical performance still remains a challenge. To address this, we propose a learning-based deblurring framework for smartphones, utilizing wide and ultra-wide cameras as a hybrid camera system. We simultaneously capture a long-exposure wide image and short-exposure burst ultra-wide images, and utilize the burst images to deblur the wide image. To fully exploit burst ultra-wide images, we present HCDeblur, a practical deblurring framework that includes novel deblurring networks, HC-DNet and HC-FNet. HC-DNet utilizes motion information extracted from burst images to deblur a wide image, and HC-FNet leverages burst images as reference images to further enhance a deblurred output. For training and evaluating the proposed method, we introduce the HCBlur dataset, which consists of synthetic and real-world datasets. Our experiments demonstrate that HCDeblur achieves state-of-the-art deblurring quality. Code and datasets are available at https://cg.postech.ac.kr/research/HCDeblur.
• 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やレンズによって低照度の撮像が難しいため、露出が長くなり、動きがぼやけてしまう。 従来のブラインドデコンボリューション法や学習ベースのデブロワーリング法は、ぼやけを取り除く潜在的な解決策となり得る。 しかし、実際的なパフォーマンスを達成することは依然として課題である。 そこで我々は,広角・超広角カメラをハイブリッドカメラシステムとして活用した,スマートフォン用学習型デブロアリングフレームワークを提案する。 広視野画像と短視野バースト画像とを同時に撮影し,そのバースト画像を用いて広視野画像を損なう。 バースト超広視野画像をフル活用するために,新しいデブロアリングネットワーク,HC-DNet,HC-FNetを含む実用的なデブロアリングフレームワークであるHCDeblurを提案する。 HC-DNetは、バースト画像から抽出した動き情報を利用して広視野画像を復号し、HC-FNetはバースト画像を基準画像として利用して、デブリ出力をさらに強化する。 提案手法を訓練し,評価するために,合成および実世界のデータセットからなるHCBlurデータセットを提案する。 実験により, HCDeblurは最先端の劣化品質を達成できることが示された。 コードとデータセットはhttps://cg.postech.ac.kr/research/HCDeblur.orgで公開されている。

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