抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ノンブラインド画像デコンボリューションの課題を検討した。画像サイズの一定の増加に対応する,メガピクセル画像ノルムをとなる,効率的なFFTに基づく技術の限界を押しを目的としている。伝統的および最近の学習ベース法の解析に基づいて,より強力な正則化を用いた識別的アプローチ,畳込みニューラルネットワークに基づいて一般化した。問題巡回畳込み仮定,FFTに基づくデコンボリューションのための必要なを軽減する簡単でしかも効果的な境界調整法を提案した。は二種の一般的な非ブラインドデコンボリューションベンチマーク上で提案アプローチを評価し,計算的にかなり高価な方法を含む場合でも最先端技術の結果を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】