論文の概要: Blind Image Deblurring with FFT-ReLU Sparsity Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08344v2
• Date: Wed, 11 Sep 2024 19:35:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 21:31:38.092087
• Title: Blind Image Deblurring with FFT-ReLU Sparsity Prior
• Title（参考訳）: FFT-ReLUスパシティによるブラインド画像の劣化
• Authors: Abdul Mohaimen Al Radi, Prothito Shovon Majumder, Md. Mosaddek Khan,
• Abstract要約: ブラインドイメージデブロアリング(Blind image deblurring)は、ぼやけたカーネルに関する事前知識のないぼやけたイメージからシャープなイメージを復元するプロセスである。 画像の種類を多岐にわたって効果的に劣化させるために,ぼやけたカーネルを対象とする先行処理を利用する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.179778723980276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blind image deblurring is the process of recovering a sharp image from a blurred one without prior knowledge about the blur kernel. It is a small data problem, since the key challenge lies in estimating the unknown degrees of blur from a single image or limited data, instead of learning from large datasets. The solution depends heavily on developing algorithms that effectively model the image degradation process. We introduce a method that leverages a prior which targets the blur kernel to achieve effective deblurring across a wide range of image types. In our extensive empirical analysis, our algorithm achieves results that are competitive with the state-of-the-art blind image deblurring algorithms, and it offers up to two times faster inference, making it a highly efficient solution.
• Abstract（参考訳）: ブラインドイメージデブロアリング(Blind image deblurring)は、ぼやけたカーネルに関する事前知識のないぼやけたイメージからシャープなイメージを復元するプロセスである。 なぜなら、大きなデータセットから学ぶのではなく、単一の画像や限られたデータから未知のムラの度合いを推定することにあるからだ。 解決策は、画像劣化プロセスを効果的にモデル化するアルゴリズムの開発に大きく依存する。 画像の種類を多岐にわたって効果的に劣化させるために, ボケカーネルを対象とする前処理を利用する手法を提案する。 我々の広範な経験分析において、我々のアルゴリズムは最先端のブラインド画像復調アルゴリズムと競合する結果を達成し、最大で2倍高速な推論を提供し、高効率な解となる。

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