論文の概要: Efficient Multi-scale Network with Learnable Discrete Wavelet Transform for Blind Motion Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00027v2
• Date: Wed, 13 Mar 2024 18:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-16 01:52:29.032421
• Title: Efficient Multi-scale Network with Learnable Discrete Wavelet Transform for Blind Motion Deblurring
• Title（参考訳）: 学習可能な離散ウェーブレット変換を用いたブラインド動作劣化のための高能率マルチスケールネットワーク
• Authors: Xin Gao, Tianheng Qiu, Xinyu Zhang, Hanlin Bai, Kang Liu, Xuan Huang, Hu Wei, Guoying Zhang, Huaping Liu,
• Abstract要約: そこで本研究では,シングルインプットとマルチアウトプット(SIMO)に基づくマルチスケールネットワークを提案する。 実世界の軌道特性を学習可能なウェーブレット変換モジュールと組み合わせて、ぼやけた画像から鋭い画像へのステップバイステップ遷移の方向連続性と周波数特性に着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.36888929483233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coarse-to-fine schemes are widely used in traditional single-image motion deblur; however, in the context of deep learning, existing multi-scale algorithms not only require the use of complex modules for feature fusion of low-scale RGB images and deep semantics, but also manually generate low-resolution pairs of images that do not have sufficient confidence. In this work, we propose a multi-scale network based on single-input and multiple-outputs(SIMO) for motion deblurring. This simplifies the complexity of algorithms based on a coarse-to-fine scheme. To alleviate restoration defects impacting detail information brought about by using a multi-scale architecture, we combine the characteristics of real-world blurring trajectories with a learnable wavelet transform module to focus on the directional continuity and frequency features of the step-by-step transitions between blurred images to sharp images. In conclusion, we propose a multi-scale network with a learnable discrete wavelet transform (MLWNet), which exhibits state-of-the-art performance on multiple real-world deblurred datasets, in terms of both subjective and objective quality as well as computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: しかし、ディープラーニングの文脈では、既存のマルチスケールアルゴリズムは、ロースケールのRGB画像とディープセマンティクスの機能融合のために複雑なモジュールを使用するだけでなく、手動で解像度の低い画像のペアを生成する必要がある。 そこで本研究では,モーションデブロワーのためのシングルインプットとマルチアウトプット(SIMO)に基づくマルチスケールネットワークを提案する。 これにより、粗大なスキームに基づくアルゴリズムの複雑さを単純化する。 マルチスケールアーキテクチャを用いて得られた詳細情報に影響を及ぼす復元欠陥を軽減するため,実世界のぼやけた軌跡の特徴を学習可能なウェーブレット変換モジュールと組み合わせて,ぼやけた画像から鋭い画像へのステップバイステップ遷移の方向連続性と周波数特性に着目した。 そこで本稿では,学習可能な離散ウェーブレット変換(MLWNet)を用いたマルチスケールネットワークを提案する。

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