| Texto completo | |
| Autor(es): |
Santos, Daniel Felipe S.
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Pires, Rafael G.
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Papa, Joao P.
Número total de Autores: 3
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | PROGRESS IN PATTERN RECOGNITION, IMAGE ANALYSIS, COMPUTER VISION, AND APPLICATIONS, CIARP 2023, PT I; v. 14469, p. 15-pg., 2024-01-01. |
| Resumo | |
Blur is often caused by physical limitations of the image acquisition sensor or by unsuitable environmental conditions. Blind image deblurring recovers the underlying sharp image from its blurry counterpart without further knowledge regarding the blur kernel or the sharp image itself. Traditional deconvolution filters are highly dependent on specific kernels or prior knowledge to guide the deblurring process. This work proposes an end-to-end deep learning approach to address blind image deconvolution in three stages: (i) it first predicts the blur type, (ii) then it deconvolves the blurry image by the identified and reconstructed blur kernel, and (iii) it deep regularizes the output image. Our proposed approach, called Deblur Capsule Networks, explores the capsule structure in the context of image deblurring. Such a versatile structure showed promising results for synthetic uniform camera motion and multi-domain blind deblur of general-purpose and remote sensing image datasets compared to some state-of-the-art techniques. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial |
| Beneficiário: | Fabio Gagliardi Cozman |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Centros de Pesquisa em Engenharia |
| Processo FAPESP: | 17/25908-6 - Aprendizado fracamente supervisionado para análise de vídeos no domínio comprimido em tarefas de recuperação e classificação para alertas visuais |
| Beneficiário: | João Paulo Papa |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE |
| Processo FAPESP: | 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria |
| Beneficiário: | Francisco Louzada Neto |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs |
| Processo FAPESP: | 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo? |
| Beneficiário: | Alexandre Xavier Falcão |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |