論文の概要: Frequency-Decoupled Diffusion Guidance for Non-Blind Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.06221v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 12:30:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-09 17:44:29.672217
• Title: Frequency-Decoupled Diffusion Guidance for Non-Blind Image Deblurring
• Title（参考訳）: 非ブラインド画像の周波数分離拡散誘導
• Abstract要約: 本稿では,周波数分離後誘導法を提案し,周波数の活性化を減衰認識スペクトル正則化から分離する。 自然画像のベンチマーク実験では、難解な非盲検環境において強いPSNRとSSIM性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3561635939549155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretrained diffusion models provide powerful image priors for training-free posterior sampling in image restoration. To guide this sampling process, frequency-aware methods progressively incorporate measurement information across frequency bands, facilitating coarse-to-fine reconstruction. However, existing methods typically do not explicitly separate frequency activation from degradation-induced attenuation, leaving attenuation differences among inactive frequencies insufficiently modeled. In this work, we propose frequency-decoupled posterior guidance to separate frequency activation from attenuation-aware spectral regularization. Specifically, a progressive low-to-high frequency schedule determines the active measurement band, while a kernel-derived attenuation map defines a selective spectral prior over inactive components. To stabilize the sampling process, we also introduce a local trajectory regularizer that suppresses spatially irregular state-to-clean deviations. For a fixed endpoint energy, we provide a KL-regularized path-space interpretation. In practice, we construct time-dependent guidance through local energy corrections using a Tweedie plug-in approximation. Experiments on natural-image benchmarks demonstrate strong PSNR and SSIM performance across challenging non-blind deblurring settings, even at higher measurement noise levels.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された拡散モデルは、画像復元においてトレーニング不要の後方サンプリングのための強力な画像先行を提供する。 このサンプリングプロセスを導出するために、周波数帯の計測情報を段階的に組み込んで、粗大な再構成を容易にする。 しかし、既存の手法では、劣化誘起減衰から周波数活性化を明示的に分離せず、不活性周波数間の減衰差を十分にモデル化していない。 本研究では,周波数分離後誘導法を提案し,周波数活性化を減衰認識スペクトル正規化から分離する。 具体的には、プログレッシブ低周波スケジュールがアクティブ測定帯域を決定するのに対して、カーネル由来の減衰マップは非アクティブ成分よりも先に選択スペクトルを定義する。 また,サンプリングプロセスの安定化のために,空間的に不規則な状態とクリーンな状態のずれを抑制する局所軌道正則化器を導入する。 固定終端エネルギーに対しては、KL規則化された経路空間解釈を提供する。 実際には、Tweedieプラグイン近似を用いて、局所的なエネルギー補正によって時間依存的なガイダンスを構築する。 自然画像のベンチマーク実験では、高い測定ノイズレベルであっても、難解な非盲検環境でPSNRとSSIMの性能が強いことが示されている。

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