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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Joint Extreme Channels-Inspired Structure Extraction and Enhanced Heavy-Tailed Priors Heuristic Kernel Estimation for Motion Deblurring of Noisy and Blurry Images 노이즈 및 흐릿한 이미지의 모션 디블러링을 위한 공동 익스트림 채널에서 영감을 받은 구조 추출 및 강화된 두꺼운 꼬리 사전 경험적 커널 추정

Hongtian ZHAO, Shibao ZHENG

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요약 :

시끄럽고 흐릿한 이미지에 대한 모션 디블러링은 이미지 처리 커뮤니티에서 힘들고 근본적인 문제입니다. 여러 쌍의 잠상과 블러 커널이 동일한 흐릿한 이미지를 렌더링할 수 있으므로 이 문제의 최적화는 아직 해결되지 않았습니다. 이를 해결하기 위해 우리는 눈에 띄는 구조와 강화된 그라디언트의 데이터 기반 두꺼운 꼬리를 기반으로 잡음이 많고 흐릿한 이미지에 대한 효과적인 모션 디블러링 방법을 제시합니다. 구체적으로, 먼저 입력 이미지 노이즈를 제거하기 위한 전처리로 노이즈 제거를 사용하고 정확한 커널 추정을 위해 강한 에지를 복원합니다. 희박한 보완적 지식인 이미지 극단 채널 기반 사전(어두운 채널 사전 및 밝은 채널 사전)을 활용하여 눈에 띄는 구조를 추출합니다. 추출 기능의 매개변수를 조정하면 추출된 구조와 선명한 이미지 구조의 높은 근접성을 얻을 수 있습니다. 다음으로, 강화된 중간 이미지 그라디언트와 선명한 이미지의 무거운 꼬리 사전의 통합 항이 제안된 다음 이미지 복원 모델에 내장되어 흐릿한 이미지보다 선명한 이미지를 선호합니다. 합성 이미지와 실제 이미지에 대한 수많은 실험을 통해 제안된 방법이 최신 알고리즘에 비해 질적, 양적 측면에서 우수함을 확인했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E103-A No.12 pp.1520-1528
발행일
2020/12/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2020SMP0008
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Smart Multimedia & Communication Systems)
범주
비전

작성자

Hongtian ZHAO
  Shanghai Jiao Tong University
Shibao ZHENG
  Shanghai Jiao Tong University

키워드