文献

J-GLOBAL ID：202202277937854035   整理番号：22A0803800

選択的注意ネットワークを介した参照誘導深層ぼけ除去【JST・京大機械翻訳】

Reference-guided deep deblurring via a selective attention network

著者 (3件)： Li Yaowei (Tongji University, Shanghai, China) ,  Luo Ye (Tongji University, Shanghai, China) ,  Lu Jianwei (Tongji University, Shanghai, China)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 4  ページ： 3867-3879  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像ぼけは,多くの画像復元タスクで遭遇する重要な問題である。動的シーンから捉えられた画像のモーションぼけを除去するために,様々な畳込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの方法を開発して,エンドツーエンド訓練可能を通して潜在シャープ画像を復元した。しかし,これらのCNNベースの方法は,ぼやけ入力だけによって重要な情報が提供されないので,十分な構造の詳細を回復できない。本研究では,高品質参照画像を,より良いぼけ効果のために深いネットワークに組み込むことにより,参照ガイド下深ぼけ法を提案した。具体的には,ぼけ入力と参照画像間の相関を高レベル特徴空間で計算し,類似性マップによってさらに表現した。入力に対する最も関連性のある類似性マップをピックアップするために,選択的注意モジュールを設計し,選択した類似性マップを解読して,ぼけぼけした鋭い画像を再構成した。2つの公開データセットに関する広範な実験結果は,提案した方法が既存の方法に対して定量的および定性的に優れた性能を達成することを示した。より多くのアブレーション実験はまた,参照画像が入力画像と類似でない場合でも,好ましいぼぼけ結果がまだ得られることを検証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  地図 ,  ニューラルネットワーク ,  *参照 ,  画像 ,  再構成 ,  エンドツーエンド方式 ,  画像ぼけ ,  類似性 ,  深層 ,  アブレーション ,  画像復元
準シソーラス用語： 高品質 ,  特徴空間 ,  参照画像 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  参照画像 ,  ぼけ除去 ,  注意ネットワーク

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 選択的注意 ,  参照 ,  誘導 ,  深層 ,  ぼけ除去