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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 3,431 - 3,435 (5page)
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Various types of blur that can occur in images, poses problems in computer vision tasks. To address these problems, image deblurring is being actively studied. With recent advances in deep learning, image deblurring shows improved performance using methods using U-Nets. However, these models have limitations in dealing with motion blur with directional properties. In this paper, we propose the D6 (Disentangling Directional Motion Deblurring with Dual Decoder Diffusion) to address these limitations. D6 learns horizontal and vertical directions of motion blur with dual decoders and uses multiscale structure guidance to improve performance. D6 shows improved results with PSNR 32.47 when tested on GOPRO data. This confirms that D6 effectively performs motion blur image restoration and produces cleaner images.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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