論文の概要: Multi-scale Frequency Enhancement Network for Blind Image Deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06893v1
- Date: Mon, 11 Nov 2024 11:49:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:09:09.430729
- Title: Multi-scale Frequency Enhancement Network for Blind Image Deblurring
- Title（参考訳）: Blind Image Deblurringのためのマルチスケール周波数拡張ネットワーク
- Authors: Yawen Xiang, Heng Zhou, Chengyang Li, Zhongbo Li, Yongqiang Xie,
- Abstract要約: 視覚障害者のためのマルチスケール周波数拡張ネットワーク(MFENet)を提案する。
ぼやけた画像のマルチスケール空間およびチャネル情報をキャプチャするために,深度的に分離可能な畳み込みに基づくマルチスケール特徴抽出モジュール(MS-FE)を導入する。
提案手法は,視覚的品質と客観的評価の両指標において,優れた劣化性能を達成できることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.198959621445282
- License:
- Abstract: Image deblurring is an essential image preprocessing technique, aiming to recover clear and detailed images form blurry ones. However, existing algorithms often fail to effectively integrate multi-scale feature extraction with frequency enhancement, limiting their ability to reconstruct fine textures. Additionally, non-uniform blur in images also restricts the effectiveness of image restoration. To address these issues, we propose a multi-scale frequency enhancement network (MFENet) for blind image deblurring. To capture the multi-scale spatial and channel information of blurred images, we introduce a multi-scale feature extraction module (MS-FE) based on depthwise separable convolutions, which provides rich target features for deblurring. We propose a frequency enhanced blur perception module (FEBP) that employs wavelet transforms to extract high-frequency details and utilizes multi-strip pooling to perceive non-uniform blur, combining multi-scale information with frequency enhancement to improve the restoration of image texture details. Experimental results on the GoPro and HIDE datasets demonstrate that the proposed method achieves superior deblurring performance in both visual quality and objective evaluation metrics. Furthermore, in downstream object detection tasks, the proposed blind image deblurring algorithm significantly improves detection accuracy, further validating its effectiveness androbustness in the field of image deblurring.
- Abstract（参考訳）: 画像の劣化は画像前処理の重要な手法であり、鮮明で詳細な画像をぼやけた画像に復元することを目的としている。
しかし、既存のアルゴリズムは、しばしば周波数拡張によるマルチスケール特徴抽出を効果的に統合することができず、微妙なテクスチャを再構築する能力は制限される。
さらに、画像の不均一なぼかしは、画像復元の有効性を制限している。
これらの問題に対処するために,視覚障害者のためのマルチスケール周波数拡張ネットワーク (MFENet) を提案する。
ぼやけた画像のマルチスケール空間およびチャネル情報をキャプチャするために,深度的に分離可能な畳み込みに基づくマルチスケール特徴抽出モジュール(MS-FE)を導入する。
本稿では、ウェーブレット変換を用いて高周波の詳細を抽出し、マルチストリッププーリングを用いて非一様ぼかしを知覚し、マルチスケール情報と周波数強調を組み合わせ、画像テクスチャの詳細の復元を改善する周波数強調ブラー認識モジュール(FEBP)を提案する。
GoPro と HIDE のデータセットを用いた実験結果から,提案手法は視覚的品質と客観的評価の両指標において優れた劣化性能が得られることが示された。
さらに、下流物体検出タスクでは、提案したブラインド画像分解アルゴリズムが検出精度を大幅に向上させ、画像劣化の分野におけるその有効性と損耗性を検証した。
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