論文の概要: Adjust Your Focus: Defocus Deblurring From Dual-Pixel Images Using Explicit Multi-Scale Cross-Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11002v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 05:55:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:10:56.804195
• Title: Adjust Your Focus: Defocus Deblurring From Dual-Pixel Images Using Explicit Multi-Scale Cross-Correlation
• Title（参考訳）: 焦点の調整:Defocus debluring from Dual-Pixel Images using Explicit Multi-Scale Cross-Correlation
• Authors: Kunal Swami,
• Abstract要約: 写真ではデフォーカスのぼかしが一般的な問題である。 最近の研究は、この問題を解決するためにデュアルピクセル(DP)画像情報を活用している。 本稿では,2つのDPビュー間の相互相関関係を明示的に提案し,ネットワークの適切な振れを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.661922907889139
• License:
• Abstract: Defocus blur is a common problem in photography. It arises when an image is captured with a wide aperture, resulting in a shallow depth of field. Sometimes it is desired, e.g., in portrait effect. Otherwise, it is a problem from both an aesthetic point of view and downstream computer vision tasks, such as segmentation and depth estimation. Defocusing an out-of-focus image to obtain an all-in-focus image is a highly challenging and often ill-posed problem. A recent work exploited dual-pixel (DP) image information, widely available in consumer DSLRs and high-end smartphones, to solve the problem of defocus deblurring. DP sensors result in two sub-aperture views containing defocus disparity cues. A given pixel's disparity is directly proportional to the distance from the focal plane. However, the existing methods adopt a na\"ive approach of a channel-wise concatenation of the two DP views without explicitly utilizing the disparity cues within the network. In this work, we propose to perform an explicit cross-correlation between the two DP views to guide the network for appropriate deblurring in different image regions. We adopt multi-scale cross-correlation to handle blur and disparities at different scales. Quantitative and qualitative evaluation of our multi-scale cross-correlation network (MCCNet) reveals that it achieves better defocus deblurring than existing state-of-the-art methods despite having lesser computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 写真ではデフォーカスのぼかしが一般的な問題である。 画像が広い開口部で捉えられ、被写界深度が浅いときに発生する。 ポートレート効果において、例えば、望まれることがある。 さもなくば、セグメンテーションや深さ推定のような美的視点と下流のコンピュータビジョンのタスクの両方から問題となる。 オールインフォーカス画像を得るためにアウト・オブ・フォーカス画像を定義することは、非常に困難であり、しばしば不適切な問題である。 最近の研究では、デフォーカス劣化の問題を解決するために、コンシューマDSLRやハイエンドスマートフォンで広く利用されているデュアルピクセル(DP)画像情報を活用している。 DPセンサは2つのサブアパーチャビューにデフォーカスの相違点を含む。 与えられた画素の差は焦点面からの距離に直接比例する。 しかし,既存の手法では,2つのDPビューをチャネルワイズで結合する手法を,ネットワーク内の相違点を明示的に利用せずに採用している。 本研究では,2つのDPビュー間の明示的な相互相関を行い,異なる画像領域における適切な振れを誘導する手法を提案する。 異なるスケールでのぼやけや相違に対処するために、マルチスケールのクロスコリレーションを採用しています。 マルチスケールクロスコリレーションネットワーク(MCCNet)の定量的,定性的な評価により,計算複雑性が低いにもかかわらず,既存の最先端手法よりもデフォーカスデブロリングが優れていることが明らかになった。

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