単一画像ブラインドぼけ除去のためのぼけ不変カーネル適応ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

An Sungkwon; Roh Hyungmin; Kang Myungjoo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201937761120 整理番号：22P0168977

単一画像ブラインドぼけ除去のためのぼけ不変カーネル適応ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Blur Invariant Kernel-Adaptive Network for Single Image Blind deblurring

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発行年： 2020年07月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ぼけカーネルに関する情報を利用する新しいブラインド単一画像ぼけ法を示した。著者らのモデルは,それを2つの連続したタスクに分割することによって,ぼけの問題を解決する。(1)ぼけカーネル推定と(2)鋭い画像復元。最初に,ぼけ画像の解析に基づいて適応ぼけカーネルを生成するカーネル推定ネットワークを導入した。ネットワークは入力画像と列車のぼけパターンを学習し,画像特異的ぼけカーネルの推定を生成する。続いて,推定ぼけカーネルを用いて鋭い画像を復元するぼけネットワークを提案した。カーネルを効率的に利用するために,著者らは,ぼけ画像とぼけカーネルから低次元空間に特徴をコード化するカーネル適応AEブロックを提案し,次に,適切に合成された特徴表現を得るために同時にそれらを縮小する。種々のGaussぼけカーネルを用いて,REDS,GOPROおよびFlickr2Kデータセットに関する著者らのモデルを評価した。実験は,著者らのモデルが各データセットに関して最先端の結果を達成できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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