要約
画像復元は、劣化した画像から元の鮮明な画像を再構成することを目的とする。従来の手法は空間領域におけるこの長年の課題に取り組んできたが、鮮明画像と劣化画像の周波数スペクトル間に大きな差異が存在する点に着目し、周波数領域で解決を図るアプローチもいくつか提案されている。しかしながら、これらの手法は一般的にウェーブレット変換などの変換ツールを用いて特徴を複数の周波数帯に分割するが、復元に最も有用な周波数成分を柔軟に選択するには不十分である。本論文では、マルチブランチかつコンテンツに適応したモジュールを活用し、特徴を動的にかつ局所的に異なる周波数サブバンドに分解し、チャネルごとのアテンション重みを用いて有用な成分を強調する。さらに、大規模な劣化によるぼけを効果的に処理するため、グローバル平均プーリングとウィンドウベース平均プーリングを用いて受容場を拡大する極めてシンプルな分離・調制モジュールを提案する。これらの新規モジュールをU-Netアーキテクチャに統合した、提案する選択的周波数ネットワーク（Selective Frequency Network, SFNet）は、単一画像の焦点外ぼけ除去、画像霞消去、画像運動ぼけ除去、画像雪消去、画像雨消去の5つの画像復元タスクにおいて、最先端の手法と比較して優れた性能を示した。