Размытие изображений в последние годы сделало значительные успехи благодаря прогрессу в области глубокого обучения. Подходы, основанные на глубоком обучении, доказали свою высокую эффективность в устранении движущегося размытия и улучшении четкости изображений. Благодаря изучению сложных шаблонов устранения размытия из больших наборов данных, системы глубокого обучения могут достигать полного восстановления изображений с отличными результатами.
Недавнее исследование, проведенное Academy of Military Science, Xidian University и Peking University, фокусируется на различных аспектах движущегося размытия, включая его причины, размытые наборы изображений, меры оценки качества изображений и различные методологии разработки слепого размытия движения. В ходе исследования существующие методы были классифицированы на четыре класса: основанные на конволюционных нейронных сетях (CNN), основанные на рекуррентных нейронных сетях (RNN), основанные на генеративно-состязательных сетях (GAN) и основанные на трансформерах.
Алгоритмы, основанные на CNN, широко используются для обработки изображений благодаря их способности улавливать пространственную информацию и локальные особенности. Сверточные нейронные сети (CNN) отличаются отличными результатами в задачах шумоподавления и размытия, используя большие наборы данных для обучения. Однако эти алгоритмы могут испытывать трудности при выполнении задач размытия, требующих глобальной информации или долгосрочных зависимостей. Для преодоления этих ограничений было предложено решение с использованием дилатационных сверток.
Алгоритмы ранних двухступенчатых и современных end-to-end систем являются двумя основными категориями техник слепого размытия на основе CNN. Ранние алгоритмы сосредоточены на оценке изображения размытия ядра и выполнении дешифрующих или инверсных процедур фильтрации на основе этой оценки. Однако такой подход часто не может справиться с удалением сложного естественного размытия в реальных сценах. С другой стороны, алгоритмы end-to-end преобразуют входное размытое изображение в четкое с помощью нейронных сетей, значительно повышая качество восстановления изображений.
Алгоритмы, основанные на RNN, используют пространственно-вариабельные RNN для имитации процесса размытия. Они отлично справляются с улавливанием временных или последовательных зависимостей при размытии последовательностей изображений, однако могут испытывать трудности с обработкой пространственной информации. В результате RNN обычно комбинируют с другими структурами для достижения оптимальных результатов в задачах размытия изображений.
Алгоритмы, основанные на GAN, также показывают значительный успех в размытии изображений. Благодаря методу обучения через состязание, GAN-ы генерируют более реалистичные и визуально привлекательные четкие изображения на основе размытых входных данных. Однако обучение GAN-ов может быть сложным, требуя тонкого баланса между сетями генератора и дискриминатора для избежания проблем, таких как сбои в шаблонах или несходимость.
Алгоритмы, основанные на трансформерах, обладают преимуществами в обработке задач, которые требуют долгосрочной зависимости и общей сбора информации. Однако вычислительные затраты на размытие изображений заметны из-за большого количества пикселей, вовлеченных в процесс.
Как показывает это исследование, качественные наборы данных являются важным компонентом для обучения моделей глубокого обучения в задаче размытия изображений. С дальнейшими усовершенствованиями и оптимизацией моделей глубокого обучения, значительный потенциал для применения этих моделей виден в таких областях, как автономное вождение, обработка видео и наблюдение.
The source of the article is from the blog scimag.news