論文の概要: Blur2Blur: Blur Conversion for Unsupervised Image Deblurring on Unknown Domains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16205v1
- Date: Sun, 24 Mar 2024 15:58:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 17:06:13.233792
- Title: Blur2Blur: Blur Conversion for Unsupervised Image Deblurring on Unknown Domains
- Title（参考訳）: Blur2Blur:未知領域における教師なし画像のBlur変換
- Authors: Bang-Dang Pham, Phong Tran, Anh Tran, Cuong Pham, Rang Nguyen, Minh Hoai,
- Abstract要約: 本稿では,特定のカメラ装置に適した画像分解アルゴリズムを訓練するための革新的なフレームワークを提案する。
ぼやけた入力画像は、デブラーが難しいが、別のぼやけた画像に変換して、デブラーリングしやすくする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.573629029170128
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an innovative framework designed to train an image deblurring algorithm tailored to a specific camera device. This algorithm works by transforming a blurry input image, which is challenging to deblur, into another blurry image that is more amenable to deblurring. The transformation process, from one blurry state to another, leverages unpaired data consisting of sharp and blurry images captured by the target camera device. Learning this blur-to-blur transformation is inherently simpler than direct blur-to-sharp conversion, as it primarily involves modifying blur patterns rather than the intricate task of reconstructing fine image details. The efficacy of the proposed approach has been demonstrated through comprehensive experiments on various benchmarks, where it significantly outperforms state-of-the-art methods both quantitatively and qualitatively. Our code and data are available at https://zero1778.github.io/blur2blur/
- Abstract（参考訳）: 本稿では,特定のカメラ装置に適した画像分解アルゴリズムを訓練するための革新的なフレームワークを提案する。
このアルゴリズムは、ぼやけた入力画像を、デブロワーが難しい別のぼやけた画像に変換することで機能する。
あるぼやけた状態から別の状態への変換プロセスは、ターゲットカメラ装置が捉えたシャープでぼやけた画像からなる未ペアデータを活用する。
このぼかしから青への変換の学習は、画像の細部を再構築する複雑な作業よりも、ぼかしパターンの修正を主眼とするので、直接ぼかしからシャープ変換よりも本質的に単純である。
提案手法の有効性は、様々なベンチマークによる総合的な実験を通じて実証され、定量および定性の両方で最先端の手法を著しく上回っている。
私たちのコードとデータはhttps://zero1778.github.io/blur2blur/で公開されています。
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