論文の概要: Blind Deconvolution for Color Images Using Normalized Quaternion Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17253v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 13:57:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:19.049684
• Title: Blind Deconvolution for Color Images Using Normalized Quaternion Kernels
• Title（参考訳）: 正規化四元数カーネルを用いたカラー画像のブラインドデコンボリューション
• Authors: Yuming Yang, Michael K. Ng, Zhigang Jia, Wei Wang,
• Abstract要約: 既存の方法では、カラー画像をグレースケールに変換したり、各カラーチャネルを別々に処理したりすることが多い。 カラー画像のブラインドデコンボリューションに特化して設計された新しい四元不整合項を定式化する。 画像強度を維持するために,ブラインドデコンボリューションプロセスにおいて正規化された四元子カーネルを用いることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.95844952481939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we address the challenging problem of blind deconvolution for color images. Existing methods often convert color images to grayscale or process each color channel separately, which overlooking the relationships between color channels. To handle this issue, we formulate a novel quaternion fidelity term designed specifically for color image blind deconvolution. This fidelity term leverages the properties of quaternion convolution kernel, which consists of four kernels: one that functions similarly to a non-negative convolution kernel to capture the overall blur, and three additional convolution kernels without constraints corresponding to red, green and blue channels respectively model their unknown interdependencies. In order to preserve image intensity, we propose to use the normalized quaternion kernel in the blind deconvolution process. Extensive experiments on real datasets of blurred color images show that the proposed method effectively removes artifacts and significantly improves deblurring effect, demonstrating its potential as a powerful tool for color image deconvolution.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,カラー画像におけるブラインドデコンボリューションの問題に対処する。 既存の方法では、カラーイメージをグレースケールに変換したり、各カラーチャネルを個別に処理したりすることがよくある。 この問題に対処するため,カラー画像のブラインドデコンボリューションに特化して設計された新しい四元不整合項を定式化する。 このフィデリティ項は四元数畳み込みカーネルの特性を利用しており、これは四元数畳み込みカーネルと同じような働きをする4つのカーネルと、赤、緑、青のチャネルに対応する制約のない3つの畳み込みカーネルから成り立っている。 画像強度を維持するために,ブラインドデコンボリューションプロセスにおいて正規化された四元子カーネルを用いることを提案する。 ぼやけたカラー画像の実際のデータセットに対する大規模な実験により,提案手法は成果物を効果的に除去し,劣化効果を大幅に改善し,カラー画像のデコンボリューションのための強力なツールとしての可能性を示した。

関連論文リスト

• Color3D: Controllable and Consistent 3D Colorization with Personalized Colorizer [58.94607850223466]
  静的な3Dシーンと動的な3Dシーンの両方をモノクロ入力から色づけする、高度に適応可能なフレームワークであるColor3Dを提案する。 当社のアプローチは、クロスビューとクロスタイムの一貫性を確保しながら、カラー多様性とステアビリティを維持できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-11T10:21:19Z)
• Quaternion Sparse Decomposition for Multi-focus Color Image Fusion [38.47237002133678]
  多焦点カラー画像融合とは、複数の部分焦点カラー画像を統合することで、単一のオールインフォーカスカラー画像を作成することである。 既存の手法は、色情報や複雑なテクスチャを扱うのに制限があるため、複雑な現実のシナリオに苦しむ。 本稿では,四元系領域における高品質なカラー画像融合を実現するために,四元系多焦点カラー画像融合フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-05T05:08:33Z)
• Quaternion Generative Adversarial Neural Networks and Applications to Color Image Inpainting [2.9409095383085386]
  本稿では,QGANモデルとその関連理論について提案する。 実験結果から,QGANはカラー画像の塗布に優れ,面積が不足していることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:04:17Z)
• Color Equivariant Convolutional Networks [50.655443383582124]
  CNNは、偶然に記録された条件によって導入された色の変化の間にデータ不均衡がある場合、苦労する。 カラースペクトル間の形状特徴共有を可能にする新しいディープラーニングビルディングブロックであるカラー等変畳み込み(CEConvs)を提案する。 CEConvsの利点は、様々なタスクに対するダウンストリーム性能と、列車-テストの分散シフトを含む色の変化に対するロバスト性の改善である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T09:18:49Z)
• Quaternion tensor left ring decomposition and application for color image inpainting [14.601163837840675]
  TR分解の強力で一般化された表現能力を継承する四元数テンソル左環(QTLR)分解を提案する。 さらに,定義QTLR分解に基づくカラー画像インペイントのための低ランク四元数テンソル補完(LRQTC)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T06:37:47Z)
• Dif-Fusion: Towards High Color Fidelity in Infrared and Visible Image Fusion with Diffusion Models [54.952979335638204]
  本稿では,Dif-Fusionと呼ばれる拡散モデルを用いて,マルチチャネル入力データの分布を生成する手法を提案する。 我々の手法は、特にカラー忠実度において、他の最先端画像融合法よりも効果的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T13:37:19Z)
• Neural Color Operators for Sequential Image Retouching [62.99812889713773]
  本稿では,新たに導入したトレーニング可能なニューラルカラー演算子のシーケンスとして,リタッチ処理をモデル化して,新しい画像リタッチ手法を提案する。 ニューラルカラー演算子は、従来のカラー演算子の振舞いを模倣し、その強度をスカラーで制御しながらピクセルワイズな色変換を学習する。 定量的な測定と視覚的品質の両面で,SOTA法と比較して常に最良の結果が得られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-17T05:33:19Z)
• Detecting Recolored Image by Spatial Correlation [60.08643417333974]
  画像のリカラー化は、画像の色値を操作して新しいスタイルを与える、新たな編集技術である。 本稿では,空間相関の観点から,従来型と深層学習による再色検出の汎用的検出能力を示す解を探索する。 提案手法は,複数のベンチマークデータセット上での最先端検出精度を実現し,未知の種類の再色法を適切に一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-23T01:54:06Z)
• DWDN: Deep Wiener Deconvolution Network for Non-Blind Image Deblurring [66.91879314310842]
  本稿では,古典的なWienerデコンボリューションフレームワークを学習深い特徴と統合することにより,特徴空間における明示的なデコンボリューションプロセスを提案する。 マルチスケールのカスケード機能改善モジュールは、分離された深い特徴から退色画像を予測する。 提案したDeep Wienerデコンボリューションネットワークは,目に見える成果物が少なく,かつ,最先端の非盲点画像デコンボリューション手法を広いマージンで定量的に上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T00:38:11Z)
• Quaternion higher-order singular value decomposition and its applications in color image processing [1.1929584800629671]
  HOSVDを四元数領域に一般化し、四元数に基づくHOSVD(QHOSVD)を定義する。 四元数乗算の非可換性のため、QHOSVD は HOSVD の自明な拡張ではない。 カラー画像処理における定義QHOSVDの2つの応用として、マルチフォーカスカラー画像融合とカラー画像復調について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-02T03:54:56Z)
• Full Quaternion Representation of Color images: A Case Study on QSVD-based Color Image Compression [0.38073142980732994]
  カラー画像を四元数で表現する手法を提案する。 オートエンコーダニューラルネットワークを用いて、カラー画像をフル四元行列に変換するグローバルモデルを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-19T19:13:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。