論文の概要: Shift Variant Image Degradation and Restoration Using Singular Value Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25818v2
• Date: Thu, 02 Jul 2026 14:22:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-03 22:14:13.466215
• Title: Shift Variant Image Degradation and Restoration Using Singular Value Decomposition
• Title（参考訳）: 特異値分解を用いたシフト可変画像の劣化と復元
• Authors: Arun D. Kulkarni,
• Abstract要約: 本稿では、シフト変動運動のぼかしによって劣化した画像の復元のための特異値分解(SVD)に基づくフレームワークを提案する。 提案手法は, 特異値エネルギー保持基準を用いて, 小さい特異値の寄与を決定する。 実験により, 画像の細部を復元し, 異なる動作モデル下でのぼやけたアーティファクトの低減に, 提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shift-variant image degradation is frequently encountered in practical imaging systems where the point spread function (PSF) varies across the image field due to motion, optical aberrations, atmospheric turbulence, or sensor-related effects. Unlike shift-invariant, shift-variant degradation presents significant challenges for image restoration because the degradation process cannot be represented by a single convolution kernel. This paper proposes a singular value decomposition (SVD)-based framework for restoring images degraded by shift-variant motion blur. The proposed approach determines the contribution of small singular values using a singular-value energy retention criterion. Specifically, the number of small singular values is selected based on a specified percentage of cumulative singular-value energy, providing a systematic approach for controlling noise amplification while preserving useful image information. The degradation model is formulated using a position-dependent PSF represented by a shift-variant imaging operator. Three representative one dimensional shift-variant motion PSFs are considered: bidirectional linear motion, Gaussian motion, and simple harmonic motion. The image degradation process is modeled as a linear system, and SVD is employed to analyze and invert the corresponding degradation operator. The singular-value representation provides insight into the ill-conditioned nature of the restoration problem and enables the development of stable inversion techniques. The proposed SVD-based restoration algorithm is applied to three degraded images. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in recovering image details and reducing blur artifacts under different motion models.
• Abstract（参考訳）: シフト変動画像劣化は、運動、光学的収差、大気乱流、センサ関連効果などにより、画像領域にわたって点拡散関数(PSF)が変化する実用的なイメージングシステムでしばしば発生する。 シフト不変とは異なり、シフト変分分解は単一の畳み込みカーネルでは表現できないため、画像復元において重要な課題となる。 本稿では、シフト変動運動のぼかしによって劣化した画像の復元のための特異値分解(SVD)に基づくフレームワークを提案する。 提案手法は, 特異値エネルギー保持基準を用いて, 小さい特異値の寄与を決定する。 具体的には、累積特異値エネルギーの所定の割合に基づいて小特異値数を選択し、有用な画像情報を保持しながらノイズ増幅を制御する体系的なアプローチを提供する。 分解モデルは、シフト変動撮像演算子で表される位置依存型PSFを用いて定式化される。 二次元線形運動、ガウス運動、単純高調波運動の3つの代表的1次元シフト変動運動PSFが考慮されている。 画像劣化過程を線形系としてモデル化し、SVDを用いて対応する劣化演算子を解析・反転する。 特異値表現は、復元問題の不条件の性質に関する洞察を与え、安定した逆転法の開発を可能にする。 SVDに基づく復元アルゴリズムを3つの劣化画像に適用した。 実験により, 画像の細部を復元し, 異なる動作モデル下でのぼやけたアーティファクトの低減に, 提案手法の有効性が示された。

関連論文リスト

• Learning Dual Transformers for All-In-One Image Restoration from a Frequency Perspective [14.818622675158528]
  この作業は、1つのモデルで複数のタイプの劣化を処理しようとするオールインワンのイメージ復元タスクに取り組むことを目的としている。 主な課題は、入力された劣化画像から分解表現を抽出し、モデルを特定の劣化タイプに適応させることである。 周波数認識型劣化推定変換器(Dformer)と劣化適応型復元変換器(Rformer)の2成分からなる新しい二重変換器手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T13:14:44Z)
• AdaIR: Adaptive All-in-One Image Restoration via Frequency Mining and Modulation [99.57024606542416]
  周波数マイニングと変調に基づく適応的なオールインワン画像復元ネットワークを提案する。 我々のアプローチは、異なる周波数サブバンド上の画像内容に異なる劣化タイプが影響を及ぼすという観察によって動機付けられている。 提案モデルでは,入力劣化に応じて情報周波数サブバンドをアクセントすることで適応的再構成を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T17:58:14Z)
• Decomposition Ascribed Synergistic Learning for Unified Image Restoration [8.866457286621342]
  特異値分解のレンズによる多彩な劣化に着目した。 劣化した特異ベクトルと特異値の専用最適化は、本質的に様々な復元タスク間のポテンシャル関係を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T18:00:49Z)
• Image Deblurring by Exploring In-depth Properties of Transformer [86.7039249037193]
  我々は、事前訓練された視覚変換器(ViT)から抽出した深い特徴を活用し、定量的な測定値によって測定された性能を犠牲にすることなく、回復した画像のシャープ化を促進する。 得られた画像と対象画像の変換器特徴を比較することにより、事前学習された変換器は、高解像度のぼやけた意味情報を提供する。 特徴をベクトルとみなし、抽出された画像から抽出された表現とユークリッド空間における対象表現との差を計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T14:14:25Z)
• Invertible Rescaling Network and Its Extensions [118.72015270085535]
  本研究では,新たな視点から双方向の劣化と復元をモデル化する,新しい可逆的枠組みを提案する。 我々は、有効な劣化画像を生成し、失われたコンテンツの分布を変換する可逆モデルを開発する。 そして、ランダムに描画された潜在変数とともに、生成された劣化画像に逆変換を適用することにより、復元可能とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T06:58:58Z)
• Editing Out-of-domain GAN Inversion via Differential Activations [56.62964029959131]
  本稿では,構成分解パラダイムを用いて,ドメイン外反転問題に対処する新しいGAN事前編集フレームワークを提案する。 生成されたDiff-CAMマスクの助けを借りて、粗い再構成を直感的に元の画像と編集された画像で合成することができる。 また, 分解段階において, 粗い再構成から最終微編集画像を切り離すための, GAN 以前のデゴーストネットワークを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-17T10:34:58Z)
• An Active Contour Model with Local Variance Force Term and Its Efficient Minimization Solver for Multi-phase Image Segmentation [2.935661780430872]
  多相画像分割問題に適用可能な局所分散力(LVF)項を持つ能動輪郭モデルを提案する。 LVFでは,ノイズのある画像のセグメンテーションに非常に効果的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T02:32:30Z)
• Deep Variational Network Toward Blind Image Restoration [60.45350399661175]
  ブラインド画像復元はコンピュータビジョンでは一般的だが難しい問題である。 両利点を両立させることを目的として,新しいブラインド画像復元手法を提案する。 画像デノイングと超解像という2つの典型的なブラインド赤外線タスクの実験により,提案手法が現状よりも優れた性能を達成できることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T03:30:53Z)

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。