論文の概要: Spatial and Frequency Domain Adaptive Fusion Network for Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14209v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 02:43:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:31.000203
• Title: Spatial and Frequency Domain Adaptive Fusion Network for Image Deblurring
• Title（参考訳）: 画像劣化のための空間・周波数領域適応核融合ネットワーク
• Authors: Hu Gao, Depeng Dang,
• Abstract要約: Image Deblurringは、対応するぼやけた画像から潜むシャープなイメージを再構築することを目的としている。 本稿では、この制限に対応するために、空間周波数領域適応核融合ネットワーク(SFAFNet)を提案する。 我々のSFAFNetは、一般的に使用されているベンチマークにおける最先端のアプローチと比較して好意的に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Image deblurring aims to reconstruct a latent sharp image from its corresponding blurred one. Although existing methods have achieved good performance, most of them operate exclusively in either the spatial domain or the frequency domain, rarely exploring solutions that fuse both domains. In this paper, we propose a spatial-frequency domain adaptive fusion network (SFAFNet) to address this limitation. Specifically, we design a gated spatial-frequency domain feature fusion block (GSFFBlock), which consists of three key components: a spatial domain information module, a frequency domain information dynamic generation module (FDGM), and a gated fusion module (GFM). The spatial domain information module employs the NAFBlock to integrate local information. Meanwhile, in the FDGM, we design a learnable low-pass filter that dynamically decomposes features into separate frequency subbands, capturing the image-wide receptive field and enabling the adaptive exploration of global contextual information. Additionally, to facilitate information flow and the learning of complementary representations. In the GFM, we present a gating mechanism (GATE) to re-weight spatial and frequency domain features, which are then fused through the cross-attention mechanism (CAM). Experimental results demonstrate that our SFAFNet performs favorably compared to state-of-the-art approaches on commonly used benchmarks.
• Abstract（参考訳）: Image Deblurringは、対応するぼやけた画像から潜むシャープなイメージを再構築することを目的としている。 既存の手法は優れた性能を保っているが、そのほとんどは空間領域または周波数領域でのみ動作しており、両方の領域を融合する解を探索することは稀である。 本稿では、この制限に対処する空間周波数領域適応核融合ネットワーク(SFAFNet)を提案する。 具体的には、空間領域情報モジュール、周波数領域情報動的生成モジュール(FDGM)、ゲート融合モジュール(GFM)の3つの主要な構成要素からなるゲート型空間周波数領域特徴融合ブロック(GSFFBlock)を設計する。 空間領域情報モジュールはNAFBlockを使用してローカル情報を統合する。 一方、FDGMでは、動的に特徴を周波数サブバンドに分解する学習可能なローパスフィルタを設計し、画像全体の受容領域をキャプチャし、グローバルな文脈情報の適応的な探索を可能にする。 さらに、情報の流れや補完表現の学習を容易にする。 GFMでは、空間及び周波数領域の特徴を再重み付けするためのゲーティング機構(GATE)を提示し、それをクロスアテンション機構(CAM)を介して融合する。 実験結果から,我々のSFAFNetは,一般的なベンチマークにおける最先端のアプローチと比較して好適に動作していることが示された。

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