論文の概要: A Survey on All-in-One Image Restoration: Taxonomy, Evaluation and Future Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15067v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 11:11:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:58.226777
• Title: A Survey on All-in-One Image Restoration: Taxonomy, Evaluation and Future Trends
• Title（参考訳）: オールインワン画像復元に関する調査研究 : 分類学,評価,今後の展望
• Authors: Junjun Jiang, Zengyuan Zuo, Gang Wu, Kui Jiang, Xianming Liu,
• Abstract要約: 画像復元(IR)とは、ノイズ、ぼかし、気象効果などの劣化を除去しながら、画像の視覚的品質を改善する過程である。 従来のIR手法は、一般的に特定の種類の劣化をターゲットとしており、複雑な歪みを伴う現実のシナリオにおいて、その効果を制限している。 オールインワン画像復元(AiOIR)パラダイムが登場し、複数の劣化タイプに順応的に対処する統一されたフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.43992456058541
• License:
• Abstract: Image restoration (IR) refers to the process of improving visual quality of images while removing degradation, such as noise, blur, weather effects, and so on. Traditional IR methods typically target specific types of degradation, which limits their effectiveness in real-world scenarios with complex distortions. In response to this challenge, the all-in-one image restoration (AiOIR) paradigm has emerged, offering a unified framework that adeptly addresses multiple degradation types. These innovative models enhance both convenience and versatility by adaptively learning degradation-specific features while simultaneously leveraging shared knowledge across diverse corruptions. In this review, we delve into the AiOIR methodologies, emphasizing their architecture innovations and learning paradigm and offering a systematic review of prevalent approaches. We systematically categorize prevalent approaches and critically assess the challenges these models encounter, proposing future research directions to advance this dynamic field. Our paper begins with an introduction to the foundational concepts of AiOIR models, followed by a categorization of cutting-edge designs based on factors such as prior knowledge and generalization capability. Next, we highlight key advancements in AiOIR, aiming to inspire further inquiry and innovation within the community. To facilitate a robust evaluation of existing methods, we collate and summarize commonly used datasets, implementation details, and evaluation metrics. Additionally, we present an objective comparison of open-sourced methods, providing valuable insights for researchers and practitioners alike. This paper stands as the first comprehensive and insightful review of AiOIR. A related repository is available at https://github.com/Harbinzzy/All-in-One-Image-Restoration-Survey.
• Abstract（参考訳）: 画像復元(IR)とは、ノイズ、ぼかし、気象効果などの劣化を除去しながら、画像の視覚的品質を改善する過程である。 従来のIR手法は、一般的に特定の種類の劣化をターゲットとしており、複雑な歪みを伴う現実のシナリオにおいて、その効果を制限している。 この課題に対応するため、オールインワン画像復元(AiOIR)パラダイムが登場し、複数の劣化タイプに順応的に対処する統一されたフレームワークを提供する。 これらの革新的なモデルは、様々な汚職にまたがる共有知識を同時に活用しながら、劣化特有の特徴を適応的に学習することで、利便性と汎用性の両方を高める。 このレビューでは、AiOIRの方法論を掘り下げ、アーキテクチャの革新と学習パラダイムを強調し、一般的なアプローチを体系的にレビューする。 我々は,これらのモデルが直面する課題を系統的に分類し,そのダイナミックフィールドを前進させるための今後の研究方向を提案する。 本稿は,AiOIRモデルの基本概念の紹介と,先行知識や一般化能力などの要因に基づく最先端設計の分類から始まる。 次に、AiOIRにおける重要な進歩を強調し、コミュニティ内のさらなる調査とイノベーションを促すことを目的とする。 既存の手法の堅牢な評価を容易にするため,一般的なデータセット,実装の詳細,評価指標を照合し,要約する。 さらに,オープンソース手法を客観的に比較し,研究者や実践者にも貴重な知見を提供する。 本稿は,AiOIRの総合的かつ洞察に富んだ最初のレビューである。 関連するリポジトリはhttps://github.com/Harbinzzy/All-in-One-Image-Restoration-Surveyにある。

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