Abstract-Conditional slumpmässiga fält (CRF) är populära diskriminerande modeller för datorseende och har framgångsrikt tillämpats inom området för bildrenovering, särskilt för bild denoiserande. För att minska bilden har det dock oftast saknats diskriminerande metoder. Vi har två orsaker till detta: För det första är den suddiga kärnan ofta bara känd vid testtillfället, vilket kräver varje diskriminerande tillvägagångssätt för att klara av betydande variabilitet. För det andra är det, med tanke på denna variation, ganska svårt att konstruera lämpliga egenskaper för diskriminativa förutsägelser. För att ta itu med dessa utmaningar visar vi först en koppling mellan gemensam halvkvadratisk inferens för generativ bildföregång och Gaussiska CRFs. Baserat på denna analys, föreslår vi sedan en kaskad modell för bildrenovering som består av en Gaussian CRF i varje steg. Varje steg i vår kaskad är semiparametriskt, dvs. det beror på de instansspecifika parametrarna för restaureringsproblemen, såsom oskärpakärnan. Vi tränar vår modell genom förlustminimering med syntetiskt genererade träningsdata. Våra experiment visar att när det tillämpas på icke-blind bilddeblurring är det föreslagna tillvägagångssättet effektivt och ger toppmodern återställningskvalitet på bilder korrumperade med syntetiskt och verkligt suddigt. Dessutom visar vi dess lämplighet för bilddenoisering, där vi uppnår konkurrenskraftiga resultat för gråskala och färgbilder.
Medan vissa av dessa tekniker är skräddarsydda för specifika restaureringsproblem, nyligen patchbaserade tidigare leder till toppmoderna resultat för flera tillämpningar, såsom deblurring och denoising REF.
Cascades of Regression Tree Fields for Image Restoration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}