論文の概要: DarkDeblur: Learning single-shot image deblurring in low-light condition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02194v1
- Date: Tue, 04 Mar 2025 02:04:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:15:12.367451
- Title: DarkDeblur: Learning single-shot image deblurring in low-light condition
- Title（参考訳）: DarkDeblur: 低照度条件下でのシングルショット画像の劣化を学習する
- Authors: S M A Sharif, Rizwan Ali Naqvi, Farman Alic, Mithun Biswas,
- Abstract要約: 本研究は,学習ベースアプローチによる低照度画像の難読化の限界に対処し,DarkDeNetという新しいディープネットワークを提案する。
The proposed DarkDe-Net includes a dense-attention block and a contextual gating mechanism in a feature pyramid structure to leverage content awareness。
提案したモデルの実用性は、多数のコンピュータビジョンアプリケーションに融合することで検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.806039226682143
- License:
- Abstract: Single-shot image deblurring in a low-light condition is known to be a profoundly challenging image translation task. This study tackles the limitations of the low-light image deblurring with a learning-based approach and proposes a novel deep network named as DarkDeblurNet. The proposed DarkDeblur- Net comprises a dense-attention block and a contextual gating mechanism in a feature pyramid structure to leverage content awareness. The model additionally incorporates a multi-term objective function to perceive a plausible perceptual image quality while performing image deblurring in the low-light settings. The practicability of the proposed model has been verified by fusing it in numerous computer vision applications. Apart from that, this study introduces a benchmark dataset collected with actual hardware to assess the low-light image deblurring methods in a real-world setup. The experimental results illustrate that the proposed method can outperform the state-of-the-art methods in both synthesized and real-world data for single-shot image deblurring, even in challenging lighting environment.
- Abstract（参考訳）: 低照度条件下での単発画像の劣化は、非常に困難な画像翻訳タスクであることが知られている。
本研究は、学習に基づくアプローチにより、低照度画像の劣化の限界に対処し、DarkDeblurNetという名の新しいディープネットワークを提案する。
The proposed DarkDeblur-Net includes a dense-attention block and a contextual gating mechanism in a feature pyramid structure to leverage content awareness。
また、低照度設定で画像の劣化を図りながら、可視的な知覚的画質を知覚する多目的関数も組み込む。
提案したモデルの実用性は、多数のコンピュータビジョンアプリケーションに融合することで検証されている。
これとは別に、本研究では、実際のハードウェアで収集したベンチマークデータセットを導入し、実際の設定で低照度画像のデブロアリング手法を評価する。
実験結果から, 照明環境の難易度においても, 合成, 実世界の両面において, 合成, 実世界の両面において, 最先端の手法より優れることが示された。
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