論文の概要: Motion-adaptive Separable Collaborative Filters for Blind Motion Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13153v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 19:44:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 20:08:39.500404
• Title: Motion-adaptive Separable Collaborative Filters for Blind Motion Deblurring
• Title（参考訳）: ブラインド・モーション・デブロアリングのための運動適応分離型協調フィルタ
• Authors: Chengxu Liu, Xuan Wang, Xiangyu Xu, Ruhao Tian, Shuai Li, Xueming Qian, Ming-Hsuan Yang,
• Abstract要約: 様々な動きによって生じる画像のぼかしを除去することは、難しい問題である。 本研究では,動き適応型分離型協調フィルタと呼ばれる実世界のデブロアリングフィルタモデルを提案する。 本手法は,実世界の動きのぼかし除去に有効な解法を提供し,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.60457491155451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Eliminating image blur produced by various kinds of motion has been a challenging problem. Dominant approaches rely heavily on model capacity to remove blurring by reconstructing residual from blurry observation in feature space. These practices not only prevent the capture of spatially variable motion in the real world but also ignore the tailored handling of various motions in image space. In this paper, we propose a novel real-world deblurring filtering model called the Motion-adaptive Separable Collaborative (MISC) Filter. In particular, we use a motion estimation network to capture motion information from neighborhoods, thereby adaptively estimating spatially-variant motion flow, mask, kernels, weights, and offsets to obtain the MISC Filter. The MISC Filter first aligns the motion-induced blurring patterns to the motion middle along the predicted flow direction, and then collaboratively filters the aligned image through the predicted kernels, weights, and offsets to generate the output. This design can handle more generalized and complex motion in a spatially differentiated manner. Furthermore, we analyze the relationships between the motion estimation network and the residual reconstruction network. Extensive experiments on four widely used benchmarks demonstrate that our method provides an effective solution for real-world motion blur removal and achieves state-of-the-art performance. Code is available at https://github.com/ChengxuLiu/MISCFilter
• Abstract（参考訳）: 様々な動きによって生じる画像のぼかしを除去することは、難しい問題である。 支配的アプローチは、特徴空間におけるぼやけた観測から残余を再構成することによってぼやけを取り除くために、モデル容量に大きく依存する。 これらのプラクティスは、現実世界における空間的変動運動の捕捉を防止するだけでなく、画像空間における様々な動きの調整されたハンドリングも無視する。 本稿では,動作適応型分離型協調型フィルタ (MISC) と呼ばれる実世界のデブロアリングフィルタモデルを提案する。 特に,動き推定ネットワークを用いて周辺地域からの動き情報を抽出し,空間変化のある動きの流れ,マスク,カーネル,重み,オフセットを適応的に推定し,MISCフィルタを得る。 MISCフィルタは、まず、予測フロー方向に沿って、動作誘起ぼかしパターンを移動中央に整列させ、次に、予測されたカーネル、重み、オフセットを介して協調して、出力を生成する。 この設計は空間的に異なる方法でより一般化された複雑な動きを扱うことができる。 さらに,動作推定ネットワークと残差再構成ネットワークの関係を解析する。 広範に使用されている4つのベンチマーク実験により,本手法は実世界の動きのぼかし除去に有効な解法であり,最先端の性能を実現することが実証された。 コードはhttps://github.com/ChengxuLiu/MISCFilterで入手できる。

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