Strong and Controllable Blind Image Decomposition

要約

ブラインド画像分解は、画像内に存在するすべてのコンポーネントを分解することを目的としており、通常は多重劣化した入力画像を復元するために使用されます。
クリーンなイメージを完全に復元することは魅力的ですが、シナリオによっては、ユーザーは著作権保護のためにウォーターマークなどの特定の劣化を保持したい場合があります。
このニーズに対処するために、ブラインド画像分解プロセスに制御機能を追加し、ユーザーがどのタイプの劣化を削除するか保持するかを入力できるようにします。
制御可能なブラインド画像分解ネットワークと呼ばれるアーキテクチャを設計します。
U-Net 構造の途中に挿入されたこのメソッドは、まず入力特徴マップを分解し、次にユーザーの指示に従ってそれらを再結合します。
有利なことに、この機能は最小限の計算コストで実装され、分解と再結合はすべてパラメータを必要としません。
実験的に、私たちのシステムはブラインド画像分解タスクに優れており、ユーザーの意図をよく反映した部分的または完全に復元された画像を出力できます。
さらに、ネットワーク構造と損失関数のさまざまなオプションを評価および構成します。
これを、提案された分解および再結合方法と組み合わせると、現在の最先端の方法と比較して、ブラインド画像分解のための効率的で競争力のあるシステムが得られます。

要約(オリジナル)

Blind image decomposition aims to decompose all components present in an image, typically used to restore a multi-degraded input image. While fully recovering the clean image is appealing, in some scenarios, users might want to retain certain degradations, such as watermarks, for copyright protection. To address this need, we add controllability to the blind image decomposition process, allowing users to enter which types of degradation to remove or retain. We design an architecture named controllable blind image decomposition network. Inserted in the middle of U-Net structure, our method first decomposes the input feature maps and then recombines them according to user instructions. Advantageously, this functionality is implemented at minimal computational cost: decomposition and recombination are all parameter-free. Experimentally, our system excels in blind image decomposition tasks and can outputs partially or fully restored images that well reflect user intentions. Furthermore, we evaluate and configure different options for the network structure and loss functions. This, combined with the proposed decomposition-and-recombination method, yields an efficient and competitive system for blind image decomposition, compared with current state-of-the-art methods.

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