論文の概要: A Physics-Informed Blur Learning Framework for Imaging Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11382v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 02:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.040798
• Title: A Physics-Informed Blur Learning Framework for Imaging Systems
• Title（参考訳）: イメージングシステムのための物理インフォームドブラー学習フレームワーク
• Authors: Liqun Chen, Yuxuan Li, Jun Dai, Jinwei Gu, Tianfan Xue,
• Abstract要約: 本稿では,物理インフォームドPSF学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは高い精度と普遍的な適用性を達成することができる。 提案手法は,シミュレーションにおける画質の向上を示すとともに,実写画像の目立った画質向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.105957982007283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate blur estimation is essential for high-performance imaging across various applications. Blur is typically represented by the point spread function (PSF). In this paper, we propose a physics-informed PSF learning framework for imaging systems, consisting of a simple calibration followed by a learning process. Our framework could achieve both high accuracy and universal applicability. Inspired by the Seidel PSF model for representing spatially varying PSF, we identify its limitations in optimization and introduce a novel wavefront-based PSF model accompanied by an optimization strategy, both reducing optimization complexity and improving estimation accuracy. Moreover, our wavefront-based PSF model is independent of lens parameters, eliminate the need for prior knowledge of the lens. To validate our approach, we compare it with recent PSF estimation methods (Degradation Transfer and Fast Two-step) through a deblurring task, where all the estimated PSFs are used to train state-of-the-art deblurring algorithms. Our approach demonstrates improvements in image quality in simulation and also showcases noticeable visual quality improvements on real captured images.
• Abstract（参考訳）: 様々な用途にまたがる高性能イメージングには, 正確なぼかし推定が不可欠である。 ブラは一般に点拡散関数(PSF)で表される。 本稿では,簡単なキャリブレーションと学習プロセスを組み合わせた物理インフォームドPSF学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは高い精度と普遍的な適用性を達成することができる。 空間的に変化するPSFを表すセイデルPSFモデルに着想を得て、最適化の限界を特定し、最適化の複雑さの低減と推定精度の向上を兼ね備えた、新しいウェーブフロントベースのPSFモデルを導入する。 さらに、我々の波面ベースPSFモデルは、レンズパラメータとは独立であり、レンズの事前知識の必要性を排除している。 提案手法の有効性を検証するため,最新のPSF推定手法(劣化伝達と高速2段階)と比較した。 提案手法は,シミュレーションにおける画質の向上を示すとともに,実写画像の目立った画質向上を示す。

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