論文の概要: Application of Deep Learning in Blind Motion Deblurring: Current Status
and Future Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05055v1
- Date: Wed, 10 Jan 2024 10:30:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-11 14:52:56.051322
- Title: Application of Deep Learning in Blind Motion Deblurring: Current Status
and Future Prospects
- Title（参考訳）: ブラインド・モーション・デブロアリングにおける深層学習の応用:現状と今後の展望
- Authors: Yawen Xiang, Heng Zhou, Chengyang Li, Fangwei Sun, Zhongbo Li and
Yongqiang Xie
- Abstract要約: ブラインド・モーション・デブロワーリングは、ぼやけの種類を事前に知ることなく、鮮明で詳細な画像を復元することを目的としている。
本稿では,過去6年間に開発されたデータセット,評価指標,手法を網羅し,視覚障害者の深層学習の役割を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.198959621445282
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Motion deblurring is one of the fundamental problems of computer vision and
has received continuous attention. The variability in blur, both within and
across images, imposes limitations on non-blind deblurring techniques that rely
on estimating the blur kernel. As a response, blind motion deblurring has
emerged, aiming to restore clear and detailed images without prior knowledge of
the blur type, fueled by the advancements in deep learning methodologies.
Despite strides in this field, a comprehensive synthesis of recent progress in
deep learning-based blind motion deblurring is notably absent. This paper fills
that gap by providing an exhaustive overview of the role of deep learning in
blind motion deblurring, encompassing datasets, evaluation metrics, and methods
developed over the last six years. Specifically, we first introduce the types
of motion blur and the fundamental principles of deblurring. Next, we outline
the shortcomings of traditional non-blind deblurring algorithms, emphasizing
the advantages of employing deep learning techniques for deblurring tasks.
Following this, we categorize and summarize existing blind motion deblurring
methods based on different backbone networks, including convolutional neural
networks, generative adversarial networks, recurrent neural networks, and
Transformer networks. Subsequently, we elaborate not only on the fundamental
principles of these different categories but also provide a comprehensive
summary and comparison of their advantages and limitations. Qualitative and
quantitative experimental results conducted on four widely used datasets
further compare the performance of SOTA methods. Finally, an analysis of
present challenges and future pathways. All collected models, benchmark
datasets, source code links, and codes for evaluation have been made publicly
available at https://github.com/VisionVerse/Blind-Motion-Deblurring-Survey
- Abstract（参考訳）: モーションデブロワーリングはコンピュータビジョンの基本的な問題の一つであり、継続的な注目を集めている。
画像内および画像間におけるぼやけの変動は、ぼやけのカーネルを推定することに依存する非ブラインドなデブロアリング技術に制限を課す。
その結果, ブラインド・モーション・デブロアリングが出現し, 深層学習手法の進歩により, ぼかし型の知識を必要とせず, 鮮明で詳細な画像の復元が図られた。
この分野での進歩にもかかわらず、深層学習に基づくブラインドモーションデブラリングの最近の進歩の包括的な合成が顕著に欠落している。
本稿では,過去6年間に開発されたデータセット,評価指標,手法を網羅し,視覚障害者の深層学習の役割を概観することにより,そのギャップを埋める。
具体的には、まず、動きのぼやけの種類とデブロアリングの基本原理を紹介する。
次に,従来の非ブラインドデブロワーアルゴリズムの欠点を概説し,Deblurringタスクにディープラーニング技術を用いることの利点を強調した。
次に,畳み込みニューラルネットワーク,生成型逆ネットワーク,リカレントニューラルネットワーク,トランスフォーマネットワークなど,異なるバックボーンネットワークに基づく既存のブラインド動作分離手法を分類・要約する。
その後、これらの異なるカテゴリの基本原則を詳述するだけでなく、それらの利点と限界の包括的な要約と比較を提供する。
4つの広く使われているデータセットに対して行われた定性的かつ定量的な実験結果は、SOTA法の性能を更に比較する。
最後に,現在の課題と今後の経路についての分析を行う。
収集されたモデル、ベンチマークデータセット、ソースコードリンク、評価のためのコードはすべてhttps://github.com/VisionVerse/Blind-Motion-Deblurring-Surveyで公開されている。
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