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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15067v2
• Date: Thu, 12 Jun 2025 06:12:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.067515
• 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)は、ノイズ、ぼかし、圧縮、悪天候などの様々な要因によって劣化した入力から高品質な画像を復元することを目的としている。 従来のIR手法は、一般的に特定の種類の劣化に焦点を当てており、複雑な歪みを伴う現実世界のシナリオにおけるそれらの効果を制限している。 オールインワンのイメージ復元パラダイムが最近登場し、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している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.43992456058541
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image restoration (IR) aims to recover high-quality images from inputs degraded by various factors such as noise, blur, compression, and adverse weather. Traditional IR methods typically focus on 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 recently emerged, offering a unified framework that adeptly addresses multiple degradation types. These innovative models enhance convenience and versatility by adaptively learning degradation-specific features while simultaneously leveraging shared knowledge across diverse corruptions. In this survey, we present the first comprehensive overview of AiOIR, offering a taxonomy that organizes existing methods by architecture innovations, learning strategies, and key improvements. We systematically categorize prevailing approaches and critically assess the challenges these models encounter, proposing future research directions to propel this rapidly evolving field. Our survey begins with an introduction to the foundational concepts of AiOIR models, followed by a categorization of typical scenarios. We then highlight key architectural and algorithmic advances in AiOIR, aiming to inspire continued innovation. To facilitate rigorous evaluation of existing methods, we collate and summarize established datasets, evaluation metrics, and common experimental settings. Finally, we present an objective comparison of open-sourced methods, providing valuable insights for researchers and practitioners. This paper stands as the first comprehensive and insightful review of all-in-one image restoration. 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)は、ノイズ、ぼかし、圧縮、悪天候などの様々な要因によって劣化した入力から高品質な画像を復元することを目的としている。 従来のIR手法は、一般的に特定の種類の劣化に焦点を当てており、複雑な歪みを伴う現実世界のシナリオにおけるそれらの効果を制限している。 この課題に応えて、オールインワンイメージ復元(AiOIR)パラダイムが最近登場し、複数の分解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、利便性と汎用性を高める。 本調査では,アーキテクチャの革新,学習戦略,および重要な改善によって既存の手法を整理する分類学を提供する,AiOIRの総合的な概要について紹介する。 我々は、これらのモデルが直面する課題を体系的に分類し、批判的に評価し、この急速に発展する分野を推進すべく、将来の研究方向を提案する。 我々の調査は、AiOIRモデルの基本概念の導入と、典型的なシナリオの分類から始まります。 次に、AiOIRにおける重要なアーキテクチャとアルゴリズムの進歩を強調し、継続的なイノベーションを刺激することを目指しています。 既存の手法の厳密な評価を容易にするため,確立したデータセット,評価指標,一般的な実験環境を照合し,要約する。 最後に,オープンソース手法を客観的に比較し,研究者や実践者に価値ある洞察を提供する。 本論文はオールインワン画像修復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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