論文の概要: A Dictionary Based Approach for Removing Out-of-Focus Blur

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11330v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 08:42:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 15:41:08.141894
• Title: A Dictionary Based Approach for Removing Out-of-Focus Blur
• Title（参考訳）: 辞書に基づくアウト・オブ・フォーカス・ブラの除去手法
• Authors: Uditangshu Aurangabadkar, Anil Kokaram,
• Abstract要約: アウト・オブ・フォーカスのぼかし除去作業のための高速・高精度画像超解法アルゴリズムの拡張を提案する。 資産配分管理に基づく計量に基づくブレンディング戦略も提案する。 本手法は,一般的な脱臭法と比較して約13%(PSNR)と10%(SSIM)の平均的な増加を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of image deblurring has seen tremendous progress with the rise of deep learning models. These models, albeit efficient, are computationally expensive and energy consuming. Dictionary based learning approaches have shown promising results in image denoising and Single Image Super-Resolution. We propose an extension of the Rapid and Accurate Image Super-Resolution (RAISR) algorithm introduced by Isidoro, Romano and Milanfar for the task of out-of-focus blur removal. We define a sharpness quality measure which aligns well with the perceptual quality of an image. A metric based blending strategy based on asset allocation management is also proposed. Our method demonstrates an average increase of approximately 13% (PSNR) and 10% (SSIM) compared to popular deblurring methods. Furthermore, our blending scheme curtails ringing artefacts post restoration.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルの台頭に伴い、画像劣化の分野は飛躍的な進歩を遂げた。 これらのモデルは効率的ではあるが、計算に高価でエネルギーを消費する。 辞書に基づく学習手法は、画像の復調と単一画像の超解法において有望な結果を示している。 本稿では,Isidoro,Romano,Milanfarが導入したRapid and Accurate Image Super-Resolution (RAISR)アルゴリズムの拡張について述べる。 画像の知覚品質とよく一致したシャープネス品質尺度を定義する。 資産配分管理に基づく計量に基づくブレンディング戦略も提案する。 本手法は,一般的な脱臭法と比較して約13%(PSNR)と10%(SSIM)の平均的な増加を示す。 さらに, このブレンディング方式は, 修復後の焼成工芸品を細くする。

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