This paper proposes a novel approach to regularize the ill-posed blind image deconvolution (blind image deblurring) problem using deep generative networks. We employ two separate deep generative models - one trained to produce sharp images while the other trained to generate blur kernels from lower dimensional parameters. To deblur, we propose an alternating gradient descent scheme operating in the latent lower-dimensional space of each of the pretrained generative models. Our experiments show excellent deblurring results even under large blurs and heavy noise. To improve the performance on rich image datasets not well learned by the generative networks, we present a modification of the proposed scheme that governs the deblurring process under both generative and classical priors.


翻译:本文提出了一种新颖的办法,用深厚的基因网络来规范失明的盲人图像变异(盲人图像变异)问题。我们采用了两种不同的深层基因模型:一种是用来制作锐利图像的训练,另一种是用来从低维参数中产生模糊的内核的训练。对于Deblur,我们建议采用一种交替的梯度下降计划,在每一个未经训练的基因变异模型潜伏的低维空间内运作。我们的实验显示即使在大模糊和重噪音下也会产生极好的变异结果。为了改进基因变异网络没有很好学到的丰富图像数据集的性能,我们提出了在基因变异和古典古典前科下管理脱泡过程的拟议办法的修改。

0
下载
关闭预览

相关内容

Explanation:网络。 Publisher:Wiley。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/networks/
 【SIGGRAPH 2020】人像阴影处理,Portrait Shadow Manipulation
专知会员服务
28+阅读 · 2020年5月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月26日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员